LMMs-Eval：一个统一且标准化的多模态评估框架

LMMs-Eval简介

LMMs-Eval是由新加坡南洋理工大学LMMs-Lab团队开发的一个统一且标准化的多模态评估框架，旨在对大型多模态模型进行全面、透明和可复现的评估。该框架包含超过50个任务，支持10多个模型，以促进对人工智能模型在多模态能力上的深入理解和准确比较。通过提供标准化的评估流程和统一的接口，LMMs-Eval旨在简化多模态模型的评估过程，并为模型开发和优化提供有价值的见解。

LMMs-Eval主要功能

1. 统一评估套件：提供标准化的评估流程，使不同模型间的比较更加一致和准确。
2. 多任务覆盖：包含50多个任务，全面评估模型在各种场景下的表现。
3. 模型多样性支持：支持10多个以上的模型变体，增加了评估的广泛性。
4. 透明和可复现性：确保评估过程和结果的透明度，便于其他研究者复现实验结果。
5. 高效的评估工具：通过LMMs-Eval Lite，提供低代价且覆盖广泛的评估。
6. 实时数据评估：利用LiveBench，通过实时更新的新闻和论坛数据评估模型的泛化能力。
7. 开源代码和排行榜：公开源代码，便于社区使用和贡献，同时维护实时的评估排行榜。

LMMs-Eval技术原理

1. 标准化评估流程：设计统一的评估框架，减少自定义脚本带来的差异和冗余。
2. 核心集选择：通过算法选择代表性数据子集，以减少计算成本同时保持评估质量。
3. k-Center问题近似解：使用贪心算法解决k-Center问题，以选择能够代表整个数据集的关键数据点。
4. 数据嵌入：利用CLIP和BGE-M3等工具提取图像和文本的嵌入，用于评估数据点之间的相似性。
5. 关联分析：分析原始分数与Lite集分数之间的相关性，确保评估结果的有效性。
6. 动态数据收集：从新闻和在线论坛等网站自动收集最新信息，构建评估数据集。
7. 人类标注验证：通过人工审核最终的问答对，确保评估数据的准确性和相关性。
8. 多模态能力评估：不仅评估语言模型，还评估模型对图像、图表等非文本内容的理解能力。

LMMs-Eval应用场景

1. 学术研究：用于评估和比较不同多模态模型在各种任务上的性能，推动AI领域的学术发展。
2. 工业应用测试：企业在开发智能系统时，使用LMMs-Eval来测试和优化其多模态处理能力。
3. 教育工具：作为教学工具，帮助学生理解多模态模型的工作原理和评估方法。
4. 模型开发：在模型开发周期中，用于快速迭代和评估模型的不同变体，加速研发过程。
5. 数据集构建：帮助数据科学家构建和验证用于训练和测试多模态模型的数据集。
6. 技术竞赛：作为评估标准，在AI竞赛中用来公正地评价参赛模型的性能。

LMMs-Eval项目入口

• 官方项目主页：https://lmms-lab.github.io/
• GitHub代码库：https://github.com/EvolvingLMMs-Lab/lmms-eval
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2407.12772