多模态语言模型新基准AMBER 评估和降低模型中的幻觉问题_多模态话语分析的理论基础

11月17日 消息:AMBER项目是针对多模式语言模型（Multi-Modal Language Models，MLLM）的一个新基准，旨在评估和降低模型中的幻觉问题。幻觉是指当模型在生成文本、图像或音频等多种模态的数据时，可能会产生不准确或误导性的结果。为了帮助研究者和开发人员更好地理解和解决这个问题，AMBER项目发布了一个开源库。

项目地址:https://github.com/junyangwang0410/amber

多模式语言模型是目前人工智能领域的热门研究方向，它能够处理多种模态的数据，如文本、图像和音频等。然而，这些模型在生成多模态数据时常常会出现幻觉问题，即生成的结果可能与真实世界存在偏差或不准确。这种幻觉可能会对模型的应用造成负面影响，因此解决幻觉问题成为了研究者和开发人员关注的焦点。

AMBER项目的目标就是通过提供一个新的基准来评估和降低多模式语言模型中的幻觉。这个基准将帮助研究者和开发人员更好地了解模型的幻觉问题，并提供一种方法来改进模型的表现。AMBER基准的发布将促进对多模式语言模型中幻觉问题的研究，并推动相关领域的发展。

主要功能:

细粒度注释: 提供详细的细粒度注释，为用户提供更全面的信息。

自动化评估流程: 提供自动化评估管道，简化用户评估模型性能的过程。