Kādi ir slazdi, salīdzinot multimodālos modeļus uz bāzes testiem?

Salīdzinot daudzmoduālos modeļus pēc benchmarkiem, ir svarīgi ņemt vērā vairākus slazdus:

• Datu daudzveidība: Dažādi modeļi var tikt apmācīti un optimizēti dažādiem datu veidiem (teksts, attēls, audio), kas padara tiešu salīdzinājumu grūtāku.

• Novērtēšanas metriki: Metriku izvēle jāatspoguļo visām modalitātēm un uzdevumiem. Piemēram, precizitāte attēlos un teksta ģenerēšanas kvalitāte var prasīt dažādas metriku.

• Modeļu sarežģītība: Sarežģītāki modeļi var parādīt labākus rezultātus, bet tiem ir arī ievērojami lielākas aprēķinu izmaksas, kas jāņem vērā.

• Datu apstrāde: Datu iepriekšēja apstrāde un palielināšana var ietekmēt rezultātus, un, ja tie atšķiras starp modeļiem, salīdzinājums kļūst nepareizs.

• Apmācības datu apjoms un kvalitāte: Modeļi, kas apmācīti dažādos datu kopumos, var būt ar dažādām vispārējās generalizācijas spējām.

• Benchmark reprezentativitāte: Benchmark jāatspoguļo reālas lietošanas situācijas, citādi rezultāti var nebūt informatīvi.

• Nejaušība un stabilitāte: Rezultāti var atšķirties nejaušu inicializāciju un apmācības parametru dēļ, tāpēc ir svarīgi veikt vairākus palaidumus un rezultātus vidēji novērtēt.