論文の概要: Putting GPT-4o to the Sword: A Comprehensive Evaluation of Language, Vision, Speech, and Multimodal Proficiency
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.09519v1
- Date: Wed, 19 Jun 2024 19:00:21 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-22 13:28:38.449747
- Title: Putting GPT-4o to the Sword: A Comprehensive Evaluation of Language, Vision, Speech, and Multimodal Proficiency
- Title（参考訳）: GPT-4oを剣に当てる:言語・視覚・音声・マルチモーダル能の総合的評価
- Authors: Sakib Shahriar, Brady Lund, Nishith Reddy Mannuru, Muhammad Arbab Arshad, Kadhim Hayawi, Ravi Varma Kumar Bevara, Aashrith Mannuru, Laiba Batool,
- Abstract要約: 本研究は, GPT-4oの言語, 視覚, 音声, マルチモーダル能力を包括的に評価する。
GPT-4oは、言語と推論能力において、複数のドメインにわたる高い精度と効率を示す。
モデルは可変性を示し、複雑であいまいな入力を扱う際の制限に直面している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.161954199291541
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: As large language models (LLMs) continue to advance, evaluating their comprehensive capabilities becomes significant for their application in various fields. This research study comprehensively evaluates the language, vision, speech, and multimodal capabilities of GPT-4o. The study employs standardized exam questions, reasoning tasks, and translation assessments to assess the model's language capability. Additionally, GPT-4o's vision and speech capabilities are tested through image classification and object recognition tasks, as well as accent classification. The multimodal evaluation assesses the model's performance in integrating visual and linguistic data. Our findings reveal that GPT-4o demonstrates high accuracy and efficiency across multiple domains in language and reasoning capabilities, excelling in tasks that require few-shot learning. GPT-4o also provides notable improvements in multimodal tasks compared to its predecessors. However, the model shows variability and faces limitations in handling complex and ambiguous inputs, particularly in audio and vision capabilities. This paper highlights the need for more comprehensive benchmarks and robust evaluation frameworks, encompassing qualitative assessments involving human judgment as well as error analysis. Future work should focus on expanding datasets, investigating prompt-based assessment, and enhancing few-shot learning techniques to test the model's practical applicability and performance in real-world scenarios.
- Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)が進歩を続けるにつれ、様々な分野のアプリケーションにおいて、それらの包括的な能力を評価することが重要になる。
本研究は, GPT-4oの言語, 視覚, 音声, マルチモーダル能力を包括的に評価する。
この研究では、モデルの言語能力を評価するために、標準化された試験質問、推論タスク、翻訳アセスメントが採用されている。
さらに、GPT-4oの視覚と音声の能力は、画像分類とオブジェクト認識タスク、アクセント分類によって検証される。
マルチモーダル評価は、視覚データと言語データを統合する際のモデルの性能を評価する。
その結果, GPT-4oは, 言語と推論能力の複数の領域にまたがって高い精度と効率を示し, ほとんどショット学習を必要とするタスクに優れていた。
GPT-4oは、前機種と比較して、マルチモーダルタスクの顕著な改善も提供する。
しかし、モデルは可変性を示し、特にオーディオや視覚能力において、複雑で曖昧な入力を扱う際の制限に直面している。
本稿では,人間の判断と誤り分析を含む質的評価を含む,より包括的なベンチマークとロバストな評価フレームワークの必要性を強調した。
今後の作業は、データセットの拡張、プロンプトベースのアセスメントの調査、および実際のシナリオにおけるモデルの実用的な適用性とパフォーマンスをテストするための数ショットの学習テクニックの強化に重点を置くべきである。
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