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HallusionBench是一个先进的诊断套件,专为评估大型视觉语言模型(LVLMs)中的纠缠语言幻觉和视觉错觉而设计。该基准测试包括346张图像和1129个问题,全部由人类专家精心制作。HallusionBench的评估中,对13个不同的模型进行了基准测试,突出显示最先进的GPT-4V实现了31.42%的问题对准确率。
| 来源类型 | API 接入 |
| 开源状态 | ❌ 非开源 |
| 授权协议 | other |
| 数据语言 | - |
| 数据量级 | - |
| 交付格式 | - |
| 仓库路径 | UM/HallusionBench |
| 公开状态 | 公开 |