颜水成领衔，给AI分段位！超100款多模态模型，无人达到L5

主要观点总结

本文介绍了多模态大模型的理想状态及评估框架。理想的多模态大模型应具备跨模态的协同能力，能够理解和生成各种模态的数据。文章提出了一个评估框架General-Level，用于评估多模态大模型的能力。该框架通过五级分类制明确多模态通才模型的能力标准，涵盖了广泛的任务、技能和模态。文章还介绍了General-Bench基准数据集和排行榜，用于对模型进行实际评估。通过分析典型案例，文章指出了当前多模态模型的协同不足，并强调了评估体系的价值。最后，文章介绍了General-Level项目生态，包括数据集、代码库、在线排行榜等，方便社区参与和迭代。

关键观点总结

关键观点1: 多模态大模型的理想状态

理想的多模态大模型应该具备跨模态的协同能力，能够理解和生成各种模态的数据，而不仅仅局限于单一模态的任务。

关键观点2: General-Level评估框架的介绍

General-Level评估框架通过五级分类制评估多模态大模型的能力，涵盖了广泛的任务、技能和模态。该框架不仅关注模型在各项任务上的表现，还重视模型在不同模态之间的协同能力。

关键观点3: General-Bench基准数据集和排行榜的作用

General-Bench基准数据集和排行榜用于对多模态大模型进行实际评估。数据集包含了广泛的任务和技能，排行榜则展示了各模型的排名和性能，方便研究者了解当前的研究进展和差距。

关键观点4: 当前多模态模型的协同不足

当前的多模态大模型在协同能力方面存在不足，往往擅长某些任务或模态，但在其他任务或模态上的表现不佳。这需要研究者关注模型的能力结构，加强不同任务和模态之间的协同。

关键观点5: General-Level项目生态的价值

General-Level项目生态包括数据集、代码库、在线排行榜等，方便社区参与和迭代。这有助于推动多模态大模型的研究进展，促进不同团队之间的合作和竞争。