Benchmark-lərdə multimodal modelləri müqayisə edərkən hansı təhlükələr var?

Çox modelli modelləri benchmarklarda müqayisə edərkən, bir neçə tuzağa diqqət yetirmək vacibdir:

• Məlumatların müxtəlifliyi: Fərqli modellər müxtəlif məlumat növləri üçün (mətn, şəkil, audio) öyrədilmiş və optimallaşdırılmış ola bilər, bu da birbaşa müqayisəni çətinləşdirir.

• Qiymətləndirmə metrikləri: Metriklərin seçimi bütün modalitələri və tapşırıqları əks etdirməlidir. Məsələn, şəkillərdə dəqiqlik və mətnin yaradılması keyfiyyəti üçün müxtəlif metriklər tələb oluna bilər.

• Modellərin mürəkkəbliyi: Daha mürəkkəb modellər daha yaxşı nəticələr göstərə bilər, lakin onlar həm də əhəmiyyətli dərəcədə daha çox hesablama xərcləri ilə əlaqəlidir, bu da nəzərə alınmalıdır.

• Məlumatların işlənməsi: Məlumatların əvvəlcədən işlənməsi və artırılması nəticələrə təsir göstərə bilər və əgər modellər arasında fərqlidirsə, müqayisə düzgün olmaz.

• Təlim məlumatlarının həcmi və keyfiyyəti: Fərqli məlumat dəstləri üzərində öyrədilən modellər fərqli ümumiləşdirmə qabiliyyətinə malik ola bilər.

• Benchmarkin nümayəndəliyi: Benchmark real istifadə ssenarilərini əks etdirməlidir, əks halda nəticələr məlumatlandırıcı olmaya bilər.

• Təsadüfi və stabillik: Nəticələr təsadüfi başlanğıclar və təlim parametrləri səbəbindən dəyişə bilər, buna görə də bir neçə işə salma və nəticələri orta hesabla çıxarmaq vacibdir.