MMBench

产品介绍

功能与优势亮点

1. 全面的评估维度：基于感知和推理，逐步细化评估维度，涵盖约 3000 道选择题，涉及物体检测、文本识别、动作识别、图像描述、关系推理等 20 多个细粒度评估维度，能全面考察视觉语言模型的能力。
2. 稳健的评估方法：采用重复相同选择题且打乱选项的方式，要求模型给出一致答案才判定通过。与传统的单次 top – 1 准确率评估相比，平均准确率降低 10% – 20%，有效减少噪声对评估结果的影响，确保评估结果的可重复性。
3. 可靠的输出提取方法：基于 ChatGPT 匹配模型输出与选项，即使模型未按指令输出，也能准确匹配到最合理的选项，保证评估的准确性。
4. 专业的团队贡献：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、浙江大学等多所知名高校和机构的团队贡献，保证了平台的专业性和权威性。

应用场景

1. 科研人员：科研人员可以利用 MMBench 评估新开发的视觉语言模型，对比不同模型在各评估维度的表现，为研究提供参考，推动多模态模型研究的发展。
2. 企业开发者：企业开发者在选择视觉语言模型应用于业务时，通过 MMBench 的评估结果，了解模型的优势和不足，选择最适合企业业务需求的模型，提高开发效率和业务质量。
3. 学术交流：在学术会议和交流活动中，MMBench 的评估结果可以作为模型性能的重要参考，促进学术交流和合作。

用户评价

竞品对比

操作体验

常见问题

1. 如何获取评估结果：目前文档未提及具体获取方式，可通过联系 opencompass@pjlab.org.cn 咨询相关信息。
2. 评估维度是否会更新：随着多模态模型技术的发展，为了更准确地评估模型能力，评估维度可能会进行更新，可关注官网获取最新动态。
3. 能否使用 MMBench 评估自定义模型：可联系平台方了解是否支持评估自定义模型以及具体的评估流程。