MMMU-Benchmark/MMMU
요약
MMMU는 전문가 수준의 AGI 달성을 목표로 하는 대규모 다학제 멀티모달 이해 및 추론 벤치마크입니다. 이 저장소는 관련 논문의 평가를 위한 Python 기반의 코드를 제공합니다.
핵심 포인트
- 전문가 수준의 AGI를 위한 다학제적 멀티모달 벤치마크 제공
- STEM 분야를 포함한 복합적인 시각적 질의응답(VQA) 능력 평가
- 거대 멀티모달 모델(LMM)의 이해 및 추론 성능 측정에 특화
저장소 (Repository): MMMU-Benchmark/MMMU
언어 (Language): Python
별 (Stars): 570
포크 (Forks): 52
주제 (Topics): 컴퓨터 비전 (computer-vision), 딥러닝 (deep-learning), 심층 신경망 (deep-neural-networks), 평가 (evaluation), 파운데이션 모델 (foundation-models), 거대 언어 모델 (large-language-models), 거대 멀티모달 모델 (large-multimodal-models), LLM, LLMs, 머신러닝 (machine-learning), 멀티모달 (multimodal), 멀티모달 딥러닝 (multimodal-deep-learning), 멀티모달 학습 (multimodal-learning), 멀티모달리티 (multimodality), 자연어 처리 (natural-language-processing), 질의응답 (question-answering), STEM, 시각적 질의응답 (visual-question-answering)
설명 (Description):
이 저장소는 "MMMU: 전문가급 AGI를 위한 대규모 다학제 멀티모달 이해 및 추론 벤치마크 (MMMU: A Massive Multi-discipline Multimodal Understanding and Reasoning Benchmark for Expert AGI)" 논문을 위한 평가 코드를 포함하고 있습니다.
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