JMMMU: A Japanese Massive Multi-discipline Multimodal Understanding Benchmark for Culture-aware Evaluation

Fuente: arXiv

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Detalles Bibliográficos
Autores principales:	Onohara, Shota, Miyai, Atsuyuki, Imajuku, Yuki, Egashira, Kazuki, Baek, Jeonghun, Yue, Xiang, Neubig, Graham, Aizawa, Kiyoharu
Formato:	Preprint
Publicado:	2024
Materias:	Computation and Language Artificial Intelligence Computer Vision and Pattern Recognition
Acceso en línea:	Acceder al recurso
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https://arxiv.org/abs/2410.17250