研究团队提出免训练视觉编码器评测方法RAVEL
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研究团队提出免训练视觉编码器评测方法RAVEL
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AI 综述
研究团队提出免训练评测方法 RAVEL，通过跨模态近邻一致性为多模态大模型的视觉编码器打分，无需额外训练。团队称，在三个 LLM 上其平均 Spearman 相关系数达 0.85，较免训练方法 GW 提升 93.5%、MutualNN 提升 101.1%。 团队同时开源了实验训练得到的 210 个 MLLM 权重，覆盖多种视觉编码器与 LLM 组合。
AI 根据报道生成 · 3 小时前更新
最新进展10月17日 12:41
给多模态大模型选视觉编码器：免训练评测方法 RAVEL 让相关性接近翻倍报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月17日
- 机器之心给多模态大模型选视觉编码器：免训练评测方法 RAVEL 让相关性接近翻倍
研究团队提出免训练评测方法 RAVEL，通过跨模态近邻一致性为视觉编码器打分，在三个 LLM 上平均 Spearman 相关系数达 0.85，较免训练方法 GW 提升 93.5%、MutualNN 提升 101.1%。
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- 9
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- 1010月17日 14:00
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- –
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