RLAIF
Tuning Large Multimodal Models for Videos using Reinforcement Learning from AI Feedback
Papers with Code 아카이브
Video-based Generative Performance Benchmarking
태스크의 하위 분류와 논문·코드·평가·기법·데이터셋을 탐색하세요.
- 하위 태스크
- 5
- 평가표
- 1
- 보존된 평가 기록
- 23
The benchmark evaluates a generative Video Conversational Model and covers five key aspects:
- Correctness of Information
- Detailed Orientation
- Contextual Understanding
- Temporal Understanding
- Consistency
We curate a test set based on the ActivityNet-200 dataset, featuring videos with rich, dense descriptive captions and associated question-answer pairs from human annotations. We develop an evaluation pipeline using the GPT-3.5 model that assigns a relative score to the generated predictions on a scale of 1-5.
기법
관련 논문에서 소개한 기법입니다. 이 태스크에서의 평가 여부는 평가 결과에서 확인하세요.
출처: Papers with Code · CC BY-SA 4.0. 아카이브 자료와 새로 수집한 논문은 별도로 관리합니다.