Aké sú úskalia pri porovnávaní multimodálnych modelov na benchmarkoch?

Pri porovnaní multimodálnych modelov na benchmarkoch je dôležité vziať do úvahy niekoľko pascí:

• Rozmanitosť dát: Rôzne modely môžu byť trénované a optimalizované pre rôzne typy dát (text, obrázok, zvuk), čo sťažuje priame porovnanie.

• Metriky hodnotenia: Výber metrík by mal odrážať všetky modalitky a úlohy. Napríklad presnosť na obrázkoch a kvalita generovaného textu môžu vyžadovať rôzne metriky.

• Zložitosť modelov: Zložitejšie modely môžu ukazovať lepšie výsledky, ale majú aj výrazne vyššie výpočtové náklady, čo je potrebné zvážiť.

• Spracovanie dát: Predspracovanie a augmentácia dát môžu ovplyvniť výsledky, a ak sa líšia medzi modelmi, porovnanie je nesprávne.

• Objem a kvalita tréningových dát: Modely trénované na rôznych dátových súboroch môžu mať odlišné schopnosti generalizácie.

• Reprezentatívnosť benchmarku: Benchmark by mal odrážať reálne scenáre použitia, inak môžu byť výsledky neinformované.

• Náhodnosť a stabilita: Výsledky sa môžu líšiť kvôli náhodným inicializáciám a parametrom tréningu, preto je dôležité vykonať niekoľko spustení a výsledky spriemerovať.