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        零一萬物發(fā)布Yi-VL多模態(tài)語言模型并開源,測評僅次于GPT-4V

        AIGC動態(tài)2年前 (2024)發(fā)布 AI前線
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        零一萬物發(fā)布Yi-VL多模態(tài)語言模型并開源,測評僅次于GPT-4V

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        原標題:零一萬物發(fā)布Yi-VL多模態(tài)語言模型并開源,測評僅次于GPT-4V
        關(guān)鍵字:模型,解讀,圖像,語言,數(shù)據(jù)
        文章來源:AI前線
        內(nèi)容字數(shù):4498字

        內(nèi)容摘要:


        作者 | 褚杏娟
        1 月 22 日,零一萬物發(fā)布 Yi Vision Language(Yi-VL)多模態(tài)語言大模型,并正式面向全球開源。Yi-VL 模型基于 Yi 語言模型開發(fā),包括 Yi-VL-34B 和 Yi-VL-6B 兩個版本。測評:僅次于 GPT-4V根據(jù)零一萬物消息,Yi-VL 模型在英文數(shù)據(jù)集 MMMU 和中文數(shù)據(jù)集 CMMMU 上取得了領(lǐng)先成績,在處理復(fù)雜跨學科任務(wù)上有很好表現(xiàn)。
        MMMU(全名 Massive Multi-discipline Multi-modal Understanding & Reasoning 大規(guī)模多學科多模態(tài)理解和推理)數(shù)據(jù)集包含了 11500 個來自六大核心學科(藝術(shù)與設(shè)計、商業(yè)、科學、健康與醫(yī)學、人文與社會科學以及技術(shù)與工程)的問題,涉及高度異構(gòu)圖像類型和交織文本圖像信息,對模型的高級知覺和推理能力提出了極高要求。
        Yi-VL-34B 在該測試集上以 41.6% 的準確率超越了一系列多模態(tài)大模型,僅次于 GPT-4V(55.7%)。來源:https://mmmu-benchmark.github.io
        同樣,在針對中文場景打造的 CM


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        文章來源:AI前線
        作者微信:ai-front
        作者簡介:面向AI愛好者、開發(fā)者和科學家,提供AI領(lǐng)域技術(shù)資訊、一線業(yè)界實踐案例、搜羅整理業(yè)界技術(shù)分享干貨、AI論文解讀。每周一節(jié)技術(shù)分享公開課,助力你全面擁抱人工智能技術(shù)。

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