핵심 개념
提出了一个系统设计的客观基准MMBench,用于对视觉语言模型进行全面、稳健的评估。
초록
本文提出了MMBench,这是一个用于评估视觉语言模型多模态能力的基准。MMBench包含超过3000个多选题,涵盖20个不同的能力维度,如物体定位和社交推理。为了提高评估的稳健性和准确性,作者提出了一种名为CircularEval的新评估策略,并采用GPT-4作为选项提取器。作者对21个知名的视觉语言模型进行了全面评估,结果提供了有价值的见解,有助于未来的优化。主要贡献包括:1)系统构建了评估数据集;2)提出了CircularEval评估策略和基于GPT-4的选项提取方法;3)进行了全面的模型评估并分析了结果。
요약 맞춤 설정
AI로 다시 쓰기
인용 생성
소스 번역
다른 언어로
마인드맵 생성
소스 콘텐츠 기반
소스 방문
arxiv.org
MMBench: Is Your Multi-modal Model an All-around Player?
통계
在CircularEval评估中,大多数视觉语言模型的准确率较VanillaEval下降了10%以上。
采用更强大的语言模型(如从Vicuna-v1.5切换到InternLM2-20B)可以显著提升视觉语言模型在各个能力维度上的表现。
在MMBench-CN上,大多数视觉语言模型的表现略低于MMBench,最大差距不超过2%。
인용구
"MMBench是一个系统设计的客观评估基准,用于对视觉语言模型进行全面、稳健的评估。"
"CircularEval是一种更加严格的评估策略,可以产生可靠的评估结果,同时成本较低。"
"采用GPT-4作为选项提取器可以提高评估的准确性,特别是对于指令跟随能力有限的视觉语言模型。"
더 깊은 질문
視覺語言模型在哪些具體場景下表現優於基於文本的語言模型?
視覺語言模型在處理與圖像相關的任務時表現優於基於文本的語言模型。具體來說，當任務需要模型理解圖像內容並進行推理時，視覺語言模型能夠更好地捕捉圖像的視覺信息並將其與語言信息結合，從而提高任務的準確性和豐富性。例如，在圖像描述、視覺問答和圖像情感分析等任務中，視覺語言模型能夠更好地理解圖像內容並生成相應的語言描述，從而在這些場景下表現優於基於文本的語言模型。
如何設計更有挑戰性的評估任務來進一步推動視覺語言模型的發展?
為了設計更有挑戰性的評估任務來推動視覺語言模型的發展，可以考慮以下幾個方面：
引入更複雜和多樣化的圖像數據集：通過使用更具挑戰性的圖像數據集，如包含大量細節和複雜場景的數據集，來訓練和評估模型，從而提高模型對視覺信息的理解能力。
混合多模態任務：設計同時涉及多種模態（如圖像、文本、語音等）的任務，要求模型能夠有效地整合和理解不同模態的信息，從而提高模型的多模態處理能力。
引入更複雜的推理和問題解決任務：設計需要複雜推理和問題解決能力的任務，如自然語言推理、圖像推理等，從而挑戰模型在多層次推理和複雜情境下的表現。
通過設計更有挑戰性的評估任務，可以激勵研究人員不斷改進視覺語言模型的能力，推動該領域的發展。
視覺語言模型在處理結構化視覺輸入（如表格、圖表）方面的局限性是否可以通過特定的預訓練或微調來克服?
視覺語言模型在處理結構化視覺輸入方面存在一定的局限性，特別是在理解複雜的表格、圖表等結構化數據時。這些任務需要模型具備對結構化數據的理解和推理能力，這對於目前的視覺語言模型來說可能是一個挑戰。
然而，通過特定的預訓練或微調，這些局限性是可以一定程度上克服的。例如，可以通過引入更多結構化數據作為訓練數據，並設計相應的任務來引導模型學習如何理解和處理結構化數據。此外，可以通過對模型進行微調，針對特定的結構化任務進行優化，從而提高模型在處理結構化視覺輸入方面的表現。
總的來說，雖然視覺語言模型在處理結構化視覺輸入方面存在局限性，但通過特定的訓練和微調策略，這些局限性是可以得到一定程度上的克服和改善的。
0
