MMBench

MMBench是什么

MMBench是多模态基准测试，由上海人工智能实验室、南洋理工大学、香港中文大学、新加坡国立大学和浙江大学的研究人员联合推出。MMBench推出一个综合评估流程，从感知到认知能力逐级细分评估，覆盖20项细粒度能力，从互联网与权威基准数据集采集约3000道单项选择题。打破常规一问一答基于规则匹配提取选项进行评测，循环打乱选项验证输出结果的一致性，基于ChatGPT精准匹配模型回复至选项。MMBench涵盖多种任务类型，如视觉问答、图像描述生成等，基于综合多维度指标，为模型提供全面的性能评估。MMBench 的排行榜展示不同模型在这些任务上的表现，帮助研究者和开发者了解当前多模态技术的发展水平，推动相关领域的技术进步。

MMBench主要功能

• 细粒度能力评估：将多模态能力细分为多个维度（如感知、推理等），针对每个维度设计相关问题，全面评估模型的细粒度能力。
• 大规模多模态数据集：提供约 3000 个多项选择题，覆盖 20 种能力维度，支持模型在多种场景下的性能测试。
• 创新评估策略：采用“循环评估”策略，用多次循环推理测试模型的稳定性，减少噪声影响，提供更可靠的评估结果。
• 多语言支持：提供英文和中文版本的数据集，支持对模型在不同语言环境下的能力评估。
• 数据可视化：支持数据样本的可视化，帮助用户更好地理解数据结构和内容。
• 官方评估工具：提供 VLMEvalKit，支持对多模态模型的标准化评估，并可用于提交测试结果获取准确率。
• 基准测试与排行榜：排行榜展示不同模型在 MMBench 数据集上的性能表现，为研究者提供参考。

如何使用MMBench

• 安装依赖：确保安装必要的工具和库。MMBench 官方推荐使用其评估工具 VLMEvalKit。通过以下命令安装。

pip install vlmevalkit