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A Survey on Benchmarks of Multimodal Large Language Models

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本文属于LLM系列文章，针对《A Survey on Benchmarks of Multimodal Large Language Models 》的翻译工作。

多模态大型语言模型基准研究综述

  • 摘要
  • 1 引言
  • 2 前言
  • 3 感知与理解
  • 4 认知与推理
  • 5 特定领域
  • 6 关键能力
  • 7 其他模态
  • 8 结论

摘要

多模态大语言模型基准调查

1 引言

2 前言

3 感知与理解

4 认知与推理

5 特定领域

6 关键能力

7 其他模态

8 结论

评估在AGI模型的发展中具有深远的意义，已成为不可或缺的要素。它不仅确保模型按预期运行，还满足准确性、稳健性和公平性的标准要求。通过严格的评估，我们可以清晰识别模型的优势与局限，指导进一步改进，并在实际应用中增强对人工智能系统部署的信任。在本研究中，我们系统梳理了MLLM的评估体系，将其划分为感知与理解能力、认知与推理能力、特定领域与关键能力，以及复杂模式识别等方面。我们的目标是深入分析MLLM的现状，阐明其优势与局限性，并为该领域的发展提供有价值的见解。鉴于该领域的动态特性，部分最新进展可能尚未得到充分报道。为此，我们计划持续更新研究内容，并及时纳入新的研究成果。

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