字節(jié)團隊提出猞猁 Lynx 模型 多模態(tài) LLMs 開創(chuàng)理解生成新高度

　　字節(jié)團隊最近提出了一種名為猞猁(Lynx)的多模態(tài)大語言模型(LLMs)。他們通過對二十多種多模態(tài) LLMs 變體進行系統(tǒng)實驗和評估，確定了以 prefix-finetuning 為主要結(jié)構(gòu)的 Lynx 模型，并且還提出了一個新的多模態(tài)評估基準 Open-VQA。

　　實驗結(jié)果顯示，Lynx 模型在多模態(tài)理解準確性和多模態(tài)生成能力方面表現(xiàn)出色，超過了現(xiàn)有的開源模型。該模型在 Open-VQA 和 OwlEval 人工測評中取得了最佳效果。

　　這項研究對于多模態(tài) LLMs 的訓(xùn)練策略提出了一些重要結(jié)論，例如訓(xùn)練數(shù)據(jù)的質(zhì)量對模型性能至關(guān)重要，任務(wù)和提示對零樣本能力具有影響。總之，猞猁模型為多模態(tài) LLMs 的發(fā)展提供了重要的參考和基準，為實現(xiàn)更準確和多樣化的多模態(tài)理解和生成奠定了基礎(chǔ)。