IsoBench là gì: Bộ câu hỏi đánh giá các mô hình NLP cho 4 lĩnh vực: Toán, Khoa học, Thuật toán, Game

Các lĩnh vực Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và Tạo ngôn ngữ tự nhiên (NLG) đã trải qua những biến đổi đáng kinh ngạc kể từ khi ra đời Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) và các mô hình nền tảng đa phương thức. Các mô hình này, bao gồm GPT4V, Claude và Gemini, kết hợp bộ mã hóa hình ảnh và LLM. 

Các mô hình nền tảng ngày nay đã cho thấy hiệu suất vượt trội khi được trình bày với các đầu vào văn bản và hình ảnh chỉ có văn bản hoặc kết hợp. Tuy nhiên, một câu hỏi quan trọng được đặt ra: Năng lực của họ có thay đổi tùy theo loại đầu vào mà họ được phục vụ không?

Để trả lời câu hỏi này, một nhóm các nhà nghiên cứu đã trình bày IsoBench, một bộ dữ liệu chuẩn bao gồm các thách thức từ bốn lĩnh vực quan trọng: game, khoa học, toán học và thuật toán. Có một số cách biểu diễn đẳng hình cho mọi vấn đề trong IsoBench, bao gồm các định dạng văn bản, toán học và đồ họa. Do tính đa dạng này, sự chênh lệch về hiệu suất do các hình thức trình bày khác nhau có thể được kiểm tra kỹ lưỡng.

Nhóm đã chia sẻ rằng IsoBench có thể được sử dụng như một công cụ để chẩn đoán sự khác biệt về hiệu suất mô hình do cách trình bày đầu vào gây ra bằng cách đưa ra phản hồi chi tiết. Một mô hình định kỳ được nhìn thấy trong nhiều mô hình nền tảng khác nhau khi các mô hình thể hiện sự ưa thích đối với các cách trình bày bằng văn bản về cùng một chủ đề. Ví dụ: Claude-3 Opus đạt điểm thấp hơn 28,7 điểm khi được cung cấp ảnh thay vì văn bản khi đánh giá về tất cả các vấn đề trong IsoBench. Khi được hiển thị với đầu vào hình ảnh thay vì văn bản, GPT-4 Turbo và Gemini Pro đều thể hiện hiệu suất giảm lần lượt là 18,7 và 14,9 điểm.

Hai chiến lược thúc đẩy, IsoCombination và IsoScratchPad, đã được đề xuất để giảm thiểu sai lệch được báo cáo này và nâng cao hiệu suất mô hình. IsoScratchPad tập trung vào việc cho phép dịch giữa nhiều dạng đầu vào, trong khi IsoCombination xem xét sự kết hợp của các cách trình bày đầu vào đa dạng. 

Bằng cách tận dụng lợi thế của các phương thức đầu vào khác nhau, các chiến lược này có thể giảm bớt sự chênh lệch về hiệu suất giữa các mô hình nền tảng. Nhóm nghiên cứu đã chứng minh qua các thử nghiệm rằng IsoCombination và IsoScratchPad đều cải thiện hiệu suất của mô hình, đưa ra những hướng đi hấp dẫn để nghiên cứu sâu hơn và cải tiến các hệ thống AI đa phương thức.

Nhóm đã tóm tắt những đóng góp chính của họ như sau:

1. IsoBench, một tập dữ liệu thử nghiệm mở rộng với 1.630 mẫu đã được giới thiệu, trải rộng trên một số chủ đề, bao gồm cờ vua, vật lý, hóa học, toán rời rạc và toán ứng dụng. Việc đánh giá hiệu suất đa phương thức toàn diện được thực hiện nhờ nhiều biểu diễn đầu vào đẳng cấu mà mỗi mẫu có, bao gồm các định dạng văn bản cụ thể cho miền và định dạng hình ảnh. 
2. Bằng cách sử dụng IsoBench, nhóm đã đánh giá tám mô hình nền tảng nổi tiếng và tìm thấy một mô hình định kỳ, đó là các mô hình đa phương thức hoạt động tốt hơn các lời nhắc dựa trên hình ảnh khi chỉ có lời nhắc bằng văn bản. 
3. Nhóm cũng đã đề xuất hai phương pháp để thu hẹp khoảng cách hiệu suất giữa các phương thức đầu vào khác nhau. Trong khi IsoScratchPad (IsoSP) chuyển dữ liệu đầu vào trực quan thành dạng văn bản trong quá trình suy luận thì IsoCombination (IsoCB) kết hợp các phương thức đầu vào.
4. Dựa trên nghiên cứu của mình, nhóm nghiên cứu đã phát hiện ra rằng trong một số trường hợp, IsoCB và IsoSP có thể cải thiện hiệu suất của các mô hình nền móng đa phương thức gần 10 điểm phần trăm. Bằng cách sử dụng các chiến lược này, xu hướng quan sát được đối với cách biểu diễn văn bản sẽ giảm đi và mô hình hoạt động tốt hơn với nhiều phương thức đầu vào khác nhau.

• Đọc thêm kiến thức về NLP, AI, Machine Learning
• Nếu bạn cần Dịch vụ marketing AI, liên hệ Click Digital ngay.
• Hoặc đầu tư vào trí tuệ nhân tạo bằng cách mua token Saigon (ký hiệu: SGN) thông qua sàn giao dịch Pancakeswap: https://t.co/KJbk71cFe8 (đừng lo lắng về low liquidity, hãy trở thành nhà đầu tư sớm) (cách mua: tìm hiểu trên Google về thao tác giao dịch trên sàn phi tập trung Pancakeswap, cực kỳ an toàn).
• Được hỗ trợ bởi Công ty Click Digital
• Nâng cao kiến thức về AI + Machine Learning
• Địa chỉ token trên mạng BSC: 0xa29c5da6673fd66e96065f44da94e351a3e2af65
• Twitter: https://twitter.com/SaigonSGN135/
• Staking SGN: http://135web.net/

• Invest in Artificial Intelligence by BUYING Saigon token (symbol: SGN) through the Pancakeswap exchange: https://t.co/KJbk71cFe8 (do not worry about low liquidity, be an early investor) (how to buy: search on Google for instructions on trading on the decentralized Pancakeswap exchange, it’s secure).
• Backed by Click Digital Company
• Enhancing AI + Machine Learning knowledge
• BSC address: 0xa29c5da6673fd66e96065f44da94e351a3e2af65
• Twitter: https://twitter.com/SaigonSGN135/
• Staking SGN: http://135web.net/

Vietnam Pham

Digital Marketing Specialist

Related posts:

Ngôn ngữ học liệu còn quan trọng trong thời đại Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn (LLM)? 6 Vai trò của ngôn ngữ học trong NLP Công dụng NLP trong chăm sóc sức khỏe (healthcare) Báo cáo lĩnh vực, dự đoán đến năm 2033 2034 Các mô hình AI và NLP đã có thể tự học, tự dạy cho nhau mà không cần đào tạo Phân biệt NLP & LLM. Khi nào nên dùng thuật ngữ Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Processing), khi nào dùng Mô hình ngôn ngữ lớn (Large Language Model) LLM (mô hình ngôn ngữ lớn) cách mạng hóa lĩnh vực tài chính trong 2 năm tới như thế nào? NASA hợp tác IBM xây mô hình ngôn ngữ IBM-NASA giúp kiến thức khoa học dễ tiếp cận hơn, dựa trên Transfomer SevenX Ventures, Immutable, YGG tổ chức Hội nghị Xu hướng Mới (New Trends) tại Hồng Kông, thảo luận các vấn đề lĩnh vực web3 game Tác động của việc tích hợp AI và blockchain vào lĩnh vực ngân hàng là trọng tâm của Hội nghị Lagos 6 bước để bắt đầu tạo mô hình NLP, xây dựng natural language processing model 5 khó khăn thách thức trong đào tạo mô hình NLP, LLM NV-Embed: Mô hình NLP của Nvidia xếp top 1 theo điểm chuẩn MTEB Natural Language Inference: Xác định 2 câu hợp lý hay vô lý, Suy luận Ngôn ngữ Tự nhiên, NLI / NLP Inference Thuật toán Kernel Inducing Points (KIP): Giảm kích thước dữ liệu cho học máy Kỹ thuật pruning: Tối ưu tham số máy học, tăng tốc độ mô hình In-Context Learning (ICL) trong LLM: Học trong ngữ cảnh cho Mô hình ngôn ngữ lớn Các trường hợp ứng dụng NLP trong Marketing, Analytics Đại học Thụy Sĩ triển khai khóa học về Bitcoin Ứng dụng Xử lý ngôn ngữ tự nhiên NLP trong ngành Bán lẻ và E-commerce Thương mại điện tử cho doanh nghiệp Blockchain + Natural Language Processing (NLP): Sự kết hợp thú vị của 2 thế giới công nghệ Dùng Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) để phát hiện bệnh tâm thần, case study tại Mỹ 3 ứng dụng của Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), AI trong ngành quản lý nhân sự (HR) Ứng dụng NLP trong việc lọc thư rác, spam email – Xử lý ngôn ngữ tự nhiên Vốn hóa thị trường NLP tăng thêm $53.5 tỷ đến năm 2027 (30.22%) Thị trường NLP trong mảng Giáo dục: Market size, CAGR, xu hướng, triển vọng đến năm 2028 China Asset Management tích cực khám phá các lĩnh vực như STO token hóa tài sản và hệ sinh thái stablecoin tuân thủ Vision Language Model (VLM) Mô hình ngôn ngữ thị giác là gì? Công dụng LLM + hình ảnh Ngân hàng Trung ương UAE thí điểm CBDC, đồng Dirham kỹ thuật số, cùng các quốc gia khu vực MENA, BRICS, Hồng Kông, Trung Quốc Bộ Khoa học, Công nghệ Thông tin và Truyền thông (MSIT) của Hàn Quốc tìm Giám đốc Đầu tư cho Quỹ Metaverse trị giá $34.78M Radiant Capital hoàn thành đánh giá airdrop 2 triệu ARB STIP cho người dùng khóa vị thế dài hạn GPT-4V: Chat GPT-4 tích hợp Vision, hỏi bằng hình ảnh