RAVEL评测210个多模态模型视觉编码器
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RAVEL评测210个多模态模型视觉编码器
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AI 综述
上海交大、南京大学、复旦等机构团队提出 RAVEL，通过训练并评测210个多模态大模型（MLLM），为视觉编码器选择建立低成本基线。实验显示，候选编码器多样性增加时，传统跨模态评测方法可能退化，甚至落后于单模态方法；RAVEL则依据跨模态最近邻一致性进行选择，效果优于这些方法。
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最新进展10月26日 08:42
上海交大等团队提出 RAVEL：训练评测 210 个 MLLM，为视觉编码器选择建立强基线报道时间线
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10月26日
- AGI Hunt上海交大等团队提出 RAVEL：训练评测 210 个 MLLM，为视觉编码器选择建立强基线
上海交大、南京大学、复旦等机构团队提出 RAVEL，通过训练并评测 210 个 MLLM，探索多模态大模型视觉编码器的低成本选择。实验发现，候选编码器多样性增加时，传统跨模态方法会退化甚至落后于单模态方法，而 RAVEL 以跨模态最近邻一致性进行选择，方法简单但有效。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。