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GPT-4o新挑战：AV-Odyssey基准揭示大型语言模型在视觉听觉任务上的局限

发布于：2025-01-08 作者：xcadmin 阅读：1 当前页面链接：https://lawala.cn/post/1465.html
GPT-4o再次暴露出大模型普遍存在的「弱智」缺陷，针对这一问题，香港中文大学等机构发布了名为AV-Odyssey的视觉听觉基准测试，包含26个任务，旨在全面评估和揭示大模型在处理视觉与听觉信息时的不足之处。

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在人工智能的广阔天地里，多模态大模型一直是研究的热点，这些模型能够同时处理多种类型的数据，如图像、文本和声音，从而提供更加丰富和准确的信息，最近的一项研究发现，即使是在这些顶尖的多模态大模型中，也存在一些令人惊讶的盲点。

香港中文大学和斯坦福大学等机构联合发布的AV-Odyssey基准测试，就像一面镜子，映照出了多模态大模型在听觉上的一些缺陷，这项测试包含了26个视听任务，覆盖了7种声音属性，跨越了10个不同领域，确保了测试的深度和广度。

在这个基准测试中，出现了一个有趣的现象，那就是“9.119.8”，这个现象指的是，即使是对于音量大小这样看似简单的问题，多模态大模型也难以准确识别，这就像是一台精密的仪器，在测量最基本的物理量时却出现了误差，让人不禁对其性能产生疑问。

为什么会出现这种现象呢？原来，多模态大模型在处理声音信号时，需要将声音转化为数字信号，然后进行分析和识别，在这个过程中，如果模型没有充分考虑到声音的属性和特征，就可能出现误判，而“9.119.8”现象正是这种误判的一个典型例子。

为了更深入地了解这个问题，我们不妨打一个比方，想象一下，你正在参加一个音乐会，舞台上的乐队正在演奏一首激昂的交响乐，你闭上眼睛，试图通过听觉来感受这场音乐盛宴，突然，你发现有些乐器的声音似乎变得模糊不清，甚至有些失真，这时，你可能会感到困惑和失望，因为你无法完整地体验到这场音乐会的魅力。

同样的道理，多模态大模型在处理声音信号时，也需要保持对各种声音属性的敏感度，只有这样，才能确保模型在实际应用中的准确性和可靠性，而AV-Odyssey基准测试正是为了检验多模态大模型在这方面的表现而设计的。

如何解决这个问题呢？我们需要对多模态大模型进行更多的训练和优化，使其能够更好地理解和处理声音信号，我们还可以尝试采用新的算法和技术，以提高模型在听觉上的性能，我们还需要不断地进行实验和测试，以确保模型在各种场景下都能表现出色。

“9.119.8”现象揭示了多模态大模型在听觉上的一些不足之处，正是这些问题促使我们不断探索和改进，以期在未来实现更加完美的人工智能系统。

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