MMBench是什么
MMBench是OpenCompass研究团队于2023年推出的多模态基准测试工具，包含约3000道单项选择题，覆盖目标检测、文字识别、动作识别、图像理解、关系推理等20个细粒度评估维度，通过从感知到认知能力的逐级细分评估，为研究人员和开发者提供全面、客观的多模态模型性能评测解决方案。
MMBench的主要功能
细粒度能力评估：采用自上而下的三级能力维度设计，第一级包含感知与推理两项能力，第二级拓展为6项能力，第三级细分为20个能力维度，每个维度收集超过75道题目，确保评估结果的稳定性和全面性。
创新评测方法：引入ChatGPT辅助评测和CircularEval循环评估策略，通过多次循环打乱选项验证输出结果的一致性，相比常规评测模型性能平均下降10%-20%，更好地体现多模态模型的真实性能。
多模态数据支持：支持文本、图像、音频等多种模态数据的处理，提供标准化的测试环境，帮助用户更好地理解和优化其模型在不同任务中的表现。
大规模数据集：从互联网公开信息与权威基准数据集采集约3000道单项选择题，覆盖20个细粒度评估维度，确保评测问题的多样性和代表性。
自动化评测流程：集成VLMEvalKit评测工具包，支持一键评测，无需进行繁重的数据准备工作，使评估过程更加简便高效。
MMBench的使用方法
- 环境配置：安装必要的依赖项（如PyTorch），从GitHub克隆MMBench源码并安装项目依赖。
- 数据准备：从官方GitHub仓库下载MMBench数据集，包含开发和测试两个子集，根据需求选择VLMEvalKit格式或Legacy格式的数据集。
- 模型配置：通过命令行或配置文件方式配置待评估的模型和数据集，支持HuggingFace模型、API模型等多种格式。
- 运行评测：执行评测脚本，平台会自动进行并行评测，支持使用LMDeploy或vLLM等推理框架加速评测过程。
- 查看结果：评测完成后，在终端或文件中查看详细的评测报告，包括各项指标的数值、对比图表等信息。
MMBench的产品价格
MMBench是完全免费的开源评测工具，用户无需支付任何费用即可使用所有评测功能、查看排行榜和下载评测报告，所有资源对研究社区开放。
MMBench的适用人群
AI研究人员：用于评估和比较不同多模态模型的性能，推动多模态技术的前沿研究。
模型开发者：在训练或部署多模态模型时，使用MMBench进行性能测试和优化，诊断模型的优势与不足。
教育工作者和学生：作为教学辅助工具，帮助学生理解多模态模型的工作原理及其应用，基于实践项目和课程练习提升对多模态技术的理解和应用能力。
企业用户：用于内部开发和产品测试，评估和选择适合其产品的多模态模型，确保所采用的模型在实际应用场景中具备足够的性能和稳定性。
总而言之，MMBench是一款用于全面评估多模态模型认知能力的科学评测平台，通过20个细粒度能力维度、约3000道单项选择题和创新的评测方法，为研究人员、开发者和企业提供公正、透明、专业的模型性能评估工具，推动多模态技术的持续发展和应用普及。
