基于强大的大型语言模型（LLMs），最近的生成式多模态大型语言模型（MLLMs）作为一个关键的研究领域备受关注，展示了出色的理解和生成能力。本研究通过引入一个名为 SEED-Bench 的基准测试，解决了 MLLMs 生成理解的评估问题，该基准测试包含 19K 个准确的多项选择问题（是现有基准测试的 6 倍大），涵盖了 12 个评估维度，包括图像和视频模态的理解。我们开发了一个高级流程用于生成以特定评估维度为目标的多项选择问题，该流程整合了自动过滤和人工验证过程。由人类注释导出的带有真实选项的多项选择问题可以客观且高效地评估模型性能，在评估过程中无需人类或 GPT 的干预。我们进一步评估了 18 个模型在所有 12 个维度上的性能，涵盖了空间和时间的理解。通过评估结果揭示现有 MLLMs 的局限性，我们希望 SEED-Bench 为激发未来的研究提供见解。我们将建立并持续维护一个排行榜，为社区提供评估和研究模型能力的平台。

Jul, 2023

我们介绍了 SEED-Bench-2-Plus，这是一个专门设计用于评估 MLLMs 的文本丰富视觉理解的基准，通过涵盖现实世界中的三个广泛类别（图表、地图和网络），它们有效地模拟了复杂多样的文本丰富环境，并强调了当前 MLLMs 在文本丰富视觉理解方面的限制。

Apr, 2024

Multi 是一种多模态大型语言模型（MLLMs）的先进基准测试，提供了综合数据集，用于评估 MLLMs 在理解复杂图表、科学问题等方面的表现，并挑战包括公式推导、图像细节分析和跨模态推理在内的多样任务。评估结果表明，MLLMs 在 Multi 上取得了显著的进展，与其他 MLLMs 相比，GPT-4V 的准确率达到了 63.7%，Multi 不仅是一个强大的评估平台，也为专家级 AI 的发展铺平了道路。

Feb, 2024

该研究旨在通过引入 MileBench 基准来系统评估多模态大型语言模型（MLLMs）在长上下文和多图像任务中的适应能力，并发现开源 MLLMs 在长上下文情境中面临着挑战，尤其在涉及多图像的情景下。

Apr, 2024

为了追求人工通用智能（AGI），将视觉集成到语言模型中标志着一个重要里程碑。视觉语言模型（MLLMs）的出现，如 GPT-4V，扩展了人工智能应用程序，与人脑的多模态能力相匹配。然而，评估 MLLMs 的有效性面临着重大挑战，因为缺乏确定性答案的任务具有主观性。现有的多模态大型语言模型的自动评估方法依赖于具有标准答案的客观查询，并未充分解决创造性和联想性多模态任务的细微差别。为了解决这个问题，我们引入了 MLLM-Bench，这是一个受 Vicuna 启发的创新基准，涵盖了各种场景，包括感知、理解、应用、分析、评估和创作，以及伦理考虑。MLLM-Bench 的设计更加准确地反映用户体验，并提供了对模型性能更全面的评估。对比评估结果表明，现有的开源模型和 GPT-4V 之间存在显著的性能差距。我们认为，MLLM-Bench 将推动开源社区在开发能满足广泛实际应用需求的用户导向视觉语言模型方面取得进展。请访问 https://mllm-bench.llmzoo.com 查看在线排行榜。

Nov, 2023

本文介绍了第一代 MLLM 评估基准 - MME 模型，并对 10 种先进的 MLLM 模型进行了全面评估，同时对模型优化的潜在方向进行了研究。

Jun, 2023

通过设计基准测试，评估多模态大型语言模型 (MLLMs) 在低层次视觉感知和理解方面的能力，并将低层次视觉感知和描述的评估从单一图像扩展到图像对。研究发现，多个 MLLMs 在单一图像上表现出不错的低层次视觉能力，但只有 GPT-4V 在图像对的配对比较中表现出比单一图像评估更高的准确性（类似于人类）。希望这个基准测试能够激发进一步研究，揭示和增强 MLLMs 的新兴能力。

Feb, 2024

多模式大型语言模型在网页相关任务中表现出了很大的潜力，评估其在网页领域的性能仍然是一个挑战，因为缺乏全面的基准测试。本文引入了一个名为 ench {} 的多模式基准测试，其设计旨在评估 ML 近几年在网页任务中的能力。通过在 ench {} 上评估了 14 个开源 MLLMs，如 Gemini Pro、Claude-3 系列和 GPT-4V (ision)，我们揭示了重要挑战和性能差距。进一步的分析突出了当前 MLLMs 的限制，包括在文本丰富环境中缺乏足够的基础知识，并在低分辨率图像输入下表现不佳。我们相信 ench {} 将成为研究界宝贵的资源，并为网页相关应用的更加强大和多功能的 MLLMs 的创建做出贡献。

Apr, 2024

通过引入一种新的基准测试，MLLMs 作为评判者，本研究揭示了 MLLMs 在评估任务中的能力，并发现 MLLMs 在对人员喜好的评估和排名任务中存在显著差异，同时面临着多样的偏见、幻觉反应和不一致问题，强调了对 MLLMs 进一步改进和研究的迫切需求。

Feb, 2024

评估多模态大型语言模型（MLLMs）的性能，集成点云和语言，面临重大挑战。缺乏全面评估阻碍确定这些模型是否真正代表进步，从而妨碍该领域的进一步发展。我们引入了可扩展的 3D 基准测试和大规模指令调整数据集 3DBench，提供了一个全面评估 MLLMs 的可扩展平台，以解决这些问题。该基准测试覆盖了从物体级到场景级的广泛空间和语义范围，涉及感知和规划任务，并且我们提出了一个严格的流程来自动生成可扩展的 3D 指令调整数据集，总共涵盖了 10 个多模态任务，共生成了超过 23 万个问答对。通过对热门 MLLMs 的彻底实验评估、与现有数据集的比较以及训练方案的变异，我们展示了 3DBench 的优越性，为当前的局限性和潜在研究方向提供了有价值的见解。

Apr, 2024