Đây là trang tổng hợp các bài báo về trí tuệ nhân tạo được xuất bản trên toàn thế giới. Trang này sử dụng Google Gemini để tóm tắt nội dung và hoạt động phi lợi nhuận. Bản quyền của các bài báo thuộc về tác giả và tổ chức liên quan; khi chia sẻ, chỉ cần ghi rõ nguồn.
CHIRP: Một chuẩn mực chi tiết cho việc đánh giá phản ứng mở trong các mô hình ngôn ngữ thị giác
Created by
Haebom
Tác giả
Alexis Roger, Prateek Humane, Daniel Z. Kaplan, Kshitij Gupta, Qi Sun, George Adamopoulos, Jonathan Siu Chi Lim, Quentin Anthony, Edwin Fennell, Irina Rish
Phác thảo
Bài báo này nhấn mạnh nhu cầu về các phương pháp đánh giá và chuẩn mực đánh giá toàn diện và nghiêm ngặt cho lĩnh vực Mô hình Ngôn ngữ Thị giác (VLM) đang phát triển nhanh chóng. Chúng tôi phân tích các kỹ thuật đánh giá VLM hiện có (bao gồm các phép đo tự động, đánh giá dựa trên AI và đánh giá của con người trên nhiều tác vụ khác nhau) và giới thiệu Robin, một bộ VLM mới được xây dựng bằng cách kết hợp LLM và VE ở nhiều quy mô khác nhau. Tận dụng Robin, chúng tôi xác định những hạn chế của các phương pháp đánh giá hiện có ở quy mô lớn và đề xuất CHIRP, một chuẩn mực phản hồi dài mới cho các đánh giá VLM mạnh mẽ và hoàn thiện hơn, nhằm khắc phục những hạn chế này. Chúng tôi cung cấp quyền truy cập mở vào mã đào tạo, bộ mô hình và chuẩn mực CHIRP của Robin để nâng cao khả năng tái tạo và thúc đẩy nghiên cứu VLM.
Takeaways, Limitations
•
Takeaways:
◦
ĐóNg góp vào sự phát triển của nghiên cứu VLM bằng cách phân tích Limitations của các phương pháp đánh giá VLM hiện có theo quy mô và đề xuất một chuẩn mực mới, CHIRP, để khắc phục chúng.
◦
Chúng tôi cung cấp Robin, một bộ VLM mới kết hợp LLM và VE ở nhiều quy mô khác nhau, nhằm tăng khả năng tái tạo các nghiên cứu VLM.
◦
ĐóNg góp cho cộng đồng nghiên cứu VLM thông qua chuẩn mực CHIRP và việc phát hành mô hình và mã Robin.
•
Limitations:
◦
Có thể cần phải xem xét thêm về quy mô và tính đa dạng của chuẩn mực CHIRP.
◦
Có thể cần phân tích sâu hơn để xác định mô hình Robin hoạt động tốt như thế nào so với các VLM khác.
◦
Có thể còn thiếu mô tả chi tiết và phân tích độ tin cậy về đánh giá của con người.
