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原標(biāo)題：一次可輸入多張圖像，還能多輪對(duì)話！最新開(kāi)源數(shù)據(jù)集，讓AI更接近現(xiàn)實(shí)
關(guān)鍵字：報(bào)告,圖像,模型,基準(zhǔn),長(zhǎng)上
文章來(lái)源：量子位
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劉子煜 投稿量子位 | 公眾號(hào) QbitAI大模型對(duì)話能更接近現(xiàn)實(shí)了！
不僅可以最多輸入20張圖像，還能支持多達(dá)27輪對(duì)話?？商幚砦谋?圖像tokens最多18k。
這就是最新開(kāi)源的超長(zhǎng)多圖多輪對(duì)話理解數(shù)據(jù)集MMDU（Multi-Turn Multi-Image Dialog Understanding）。
大型視覺(jué)語(yǔ)言模型（LVLMs）的核心能力之一是生成自然且有意義的回答，從而能夠與人類進(jìn)行流暢的圖文對(duì)話。
盡管目前開(kāi)源的LVLMs在如單輪單圖輸入等簡(jiǎn)化場(chǎng)景中展示出了不錯(cuò)的潛力，但在具有長(zhǎng)上下文長(zhǎng)度，且需要多輪對(duì)話和多圖輸入的真實(shí)對(duì)話場(chǎng)景中，表現(xiàn)則相對(duì)不足。
此外，現(xiàn)有的LVLM Benchmarks主要采用單項(xiàng)選擇題或簡(jiǎn)短回答的形式，難以全面評(píng)估LVLMs在真實(shí)世界人機(jī)互動(dòng)應(yīng)用中的表現(xiàn)。
為此，研究團(tuán)隊(duì)在論文A Multi-Turn Multi-Image Dialog Understanding Benchmark and Instruction-Tuning Dataset for LVLMs中提出了全新多圖多輪評(píng)測(cè)基準(zhǔn)MMDU及大規(guī)模指令微調(diào)數(shù)據(jù)集MMDU-45k，旨在評(píng)估

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作者簡(jiǎn)介：追蹤人工智能新趨勢(shì)，關(guān)注科技行業(yè)新突破