Millised on ohtud multimodaalsete mudelite võrdlemisel võrdlustestidel?

Kui võrrelda multimodaalseid mudeleid võrdlustest, on oluline arvestada mitmeid lõkse:

• Andmete mitmekesisus: Erinevad mudelid võivad olla treenitud ja optimeeritud erinevat tüüpi andmetele (tekst, pilt, heli), mis muudab otsese võrdluse keerulisemaks.

• Hindamismõõdikud: Mõõdikute valik peaks kajastama kõiki modaliteete ja ülesandeid. Näiteks piltide täpsus ja teksti genereerimise kvaliteet võivad nõuda erinevaid mõõdikuid.

• Mudelite keerukus: Keerukamad mudelid võivad näidata paremaid tulemusi, kuid nende arvutuslikud kulud on märkimisväärselt suuremad, mida tuleb arvestada.

• Andmete töötlemine: Andmete eelne töötlemine ja suurendamine võivad mõjutada tulemusi ning kui need erinevad mudelite vahel, on võrdlus ebatäpne.

• Treeningandmete maht ja kvaliteet: Erinevatel andmekogudel treenitud mudelitel võib olla erinev üldistamisvõime.

• Benchmarki representatiivsus: Benchmark peaks kajastama reaalseid kasutusstsenaariume, vastasel juhul võivad tulemused olla mitteinformatiivsed.

• Juhuslikkus ja stabiilsus: Tulemused võivad varieeruda juhuslike initsialiseerimiste ja treeningparameetrite tõttu, seetõttu on oluline teha mitu jooksutust ja tulemusi keskmistada.