在Open3DVQA上评估了主流的多模态大模型(MLLMs),展示了这些模型在空间推理任务中的局限性,并通过微调来提高它们的空间推理能力。 研究背景 研究问题 空间推理是具身智能体的基本能力,在视觉语言导航、机器人操作和情境推理等任务中至关重要。 本文主要解决的问题是如何全面评估当前SOTA多模态大模型(MLLMs)在开放3D空间以自我为中心
该工作介绍了第一个双语视觉提问基准 SimpleVQA,旨在评估现有 MLLM 的基于事实的测验功能。 SimpleVQA 包括 7 个关键功能:中文英语双语支持,多任务和多场景适应性,高质量,具有挑战性的内容,静态设计以及易于评估。利用 SimpleVQA 对 18 个 MLLM 和 8 个 LLM 进行了全面评估,分析了它们在基于事实的查询中的性能...
视觉-语言模型评估新突破:VQAScore发布 | 还在为生成模型的准确性头疼?卡内基梅隆大学推出VQAScore评估框架,专治图文生成模型的「质量焦虑症」!这个黑科技能精准评估图像描述、文本生成图像的质量,通过多维度评分体系替代人工审核,让模型优化效率提升300%。论文中披露的对比实验显示:在主流生成模型测试中,VQAScore的评估结...
2、为了评估VisRAG在多模态文档上的性能,作者构建了一个包含开源视觉问答(VQA)数据集和从网络爬取的PDF文档合成查询-文档对的数据集。这为研究多模态RAG提供了一个有效的基准。 3、VisRAG在检索和生成阶段均优于传统的基于文本的RAG系统,实现了25-39%的端到端性能提升。这表明VisRAG能够更有效地利用训练数据,并...
部分的Benchmarks并不能合适地评估模型vision-centric的能力”,基于此作者团队也提出了新的Vision-Centric的Benchmark CV-Bench,新的Benchmark也是基于目前也有的一些任务的Benchmarks,并得到了第二个发现,“目前的视觉Benchmarks都可以有效地转化为VQA的形式,这样有助于对多模态大模型的vision-centric的能力进行评估”...