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techsavvyak
_akhaliq
2 年前
truetechsavvyak

内容指出，在大规模训练数据中对这些样本的记忆。例如，Sphinx-X-MoE在没有访问图像的情况下在MMMMU上获得了43.6%的成绩，超过了其LLM骨干的17.9%。这两个问题都导致了对实际多模态收益的误判，并可能
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在没有任何视觉输入的情况下，在MMMMU基准测试中表现出色，并且在六个基准测试中平均超过20%胜过随机选择的基线。2）在LLM和LVLM训练中存在非故意的数据泄露。即使没有视觉信息，LLM和LVLM仍能回答一些需要视觉的问题。