7月19日消息，字節(jié)團(tuán)隊(duì)最近提出了一種名為猞猁（Lynx）的多模態(tài)大語言模型(LLMs)。他們通過對(duì)二十多種多模態(tài) LLMs 變體進(jìn)行系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)和評(píng)估，確定了以 prefix-finetuning 為主要結(jié)構(gòu)的 Lynx 模型，并且還提出了一個(gè)新的多模態(tài)評(píng)估基準(zhǔn) Open-VQA。
據(jù)站長(zhǎng)之家報(bào)道，實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，Lynx 模型在多模態(tài)理解準(zhǔn)確性和多模態(tài)生成能力方面表現(xiàn)出色，超過了現(xiàn)有的開源模型。該模型在 Open-VQA 和 OwlEval 人工測(cè)評(píng)中取得了最佳效果。
這項(xiàng)研究對(duì)于多模態(tài) LLMs 的訓(xùn)練策略提出了一些重要結(jié)論，例如訓(xùn)練數(shù)據(jù)的質(zhì)量對(duì)模型性能至關(guān)重要，任務(wù)和提示對(duì)零樣本能力具有影響?？傊?，猞猁模型為多模態(tài) LLMs 的發(fā)展提供了重要的參考和基準(zhǔn)，為實(shí)現(xiàn)更準(zhǔn)確和多樣化的多模態(tài)理解和生成奠定了基礎(chǔ)。
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