想纠正LMM犯错?没用!NUS华人团队:最强o1反馈修正率不到50%
新加坡国立大学华人团队提出InterFeedback框架,评估大规模多模态模型在人类反馈下的表现,结果显示最先进的LMM通过人类反馈纠正结果的比例不到50%。
新加坡国立大学华人团队提出InterFeedback框架,评估大规模多模态模型在人类反馈下的表现,结果显示最先进的LMM通过人类反馈纠正结果的比例不到50%。
华人团队发布的MiniCPM-o 2.6多模态大模型在视觉和语音方面表现优异,参数量仅8B。其平均得分70.2,在OpenCompass评测中支持1344×1344高分辨率图像处理,并能实时识别双语语音,且支持30多种语言。