Koje su zamke pri poređenju multimodalnih modela na benchmark-ovima?

Poređenje multimodalnih modela na benchmark-ovima važno je uzeti u obzir nekoliko zamki:

• Raznolikost podataka: Različiti modeli mogu biti obučeni i optimizovani za različite tipove podataka (tekst, slika, zvuk), što otežava direktno poređenje.

• Metrike ocenjivanja: Izbor metrika treba da odražava sve modalitete i zadatke. Na primer, tačnost na slikama i kvalitet generisanja teksta mogu zahtevati različite metrike.

• Složenost modela: Složeniji modeli mogu pokazivati bolje rezultate, ali imaju i znatno veće računarske troškove, što je važno uzeti u obzir.

• Obrada podataka: Predobrada i augmentacija podataka mogu uticati na rezultate, i ako se razlikuju između modela, poređenje postaje netačno.

• Obim i kvalitet trening podataka: Modeli obučeni na različitim skupovima podataka mogu imati različite mogućnosti generalizacije.

• Reprezentativnost benchmark-a: Benchmark treba da odražava stvarne scenarije korišćenja, u suprotnom rezultati mogu biti neinformativni.

• Slučajnost i stabilnost: Rezultati mogu varirati zbog slučajnih inicijalizacija i parametara obuke, stoga je važno izvršiti više pokretanja i srediti rezultate.