Jaké jsou úskalí při srovnávání multimodálních modelů na benchmarkech?

Při srovnávání multimodálních modelů na benchmarcích je důležité vzít v úvahu několik nástrah:

• Rozmanitost dat: Různé modely mohou být trénovány a optimalizovány pro různé typy dat (text, obrázek, zvuk), což ztěžuje přímé srovnání.

• Metody hodnocení: Výběr metrik by měl odrážet všechny modality a úkoly. Například přesnost u obrázků a kvalita generovaného textu mohou vyžadovat různé metriky.

• Složitost modelů: Složitější modely mohou vykazovat lepší výsledky, ale mají také výrazně vyšší výpočetní nároky, což je třeba vzít v úvahu.

• Zpracování dat: Předzpracování a augmentace dat mohou ovlivnit výsledky, a pokud se liší mezi modely, srovnání je nesprávné.

• Objem a kvalita trénovacích dat: Modely trénované na různých datových sadách mohou mít odlišné schopnosti generalizace.

• Reprezentativnost benchmarku: Benchmark by měl odrážet reálné scénáře použití, jinak mohou být výsledky neinformativní.

• Náhodnost a stabilita: Výsledky se mohou lišit kvůli náhodným inicializacím a parametrům tréninku, proto je důležité provést několik běhů a výsledky zprůměrovat.