发布 MOAT 数据集, 应用在 多模态模型、视觉-语言任务 领域

本次发布的数据集 MOAT, 该数据集名为MOAT，是一个包含多种复杂现实世界视觉-语言任务的多样化基准，旨在评估大型多模态模型（LMMs）的能力，并分析人类与LMM之间的性能差距。MOAT涵盖了一个包含10种基本视觉-语言能力分类的框架，并通过对LMMs和人类参与者的评估来衡量性能差异。该数据集的规模为189个问题，任务内容涉及评估多模态模型在视觉-语言任务上的表现，这些任务要求具备诸如阅读文本、计数、理解空间关系和执行指令等基本能力。

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