A Survey on Benchmarks of Multimodal Large Language Models

📄 arXiv: 2408.08632v2 📥 PDF

作者: Jian Li, Weiheng Lu, Hao Fei, Meng Luo, Ming Dai, Min Xia, Yizhang Jin, Zhenye Gan, Ding Qi, Chaoyou Fu, Ying Tai, Wankou Yang, Yabiao Wang, Chengjie Wang

分类: cs.CL, cs.AI, cs.CV

发布日期: 2024-08-16 (更新: 2024-09-06)

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

多模态大语言模型评测基准综述：全面评估与未来方向

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多模态大语言模型 评估基准 视觉问答 视觉感知 认知推理

📋 核心要点

  1. 现有 MLLM 评估方法存在局限性，难以全面衡量模型在感知、认知、特定领域和关键能力上的表现。
  2. 本文旨在通过对 200 个 MLLM 评估基准的全面回顾，为 MLLM 的发展提供更有效的评估方法。
  3. 该研究强调评估在 MLLM 发展中的关键作用，并探讨了未来 MLLM 评估的发展方向。

📝 摘要（中文）

多模态大语言模型（MLLMs）在视觉问答、视觉感知、理解和推理等多种应用中表现出色，因而在学术界和工业界日益普及。过去几年，人们从多个角度对 MLLM 进行了大量研究。本文全面回顾了针对 MLLM 的 200 个基准和评估方法，重点关注 (1) 感知和理解，(2) 认知和推理，(3) 特定领域，(4) 关键能力，以及 (5) 其他模态。最后，我们讨论了当前 MLLM 评估方法的局限性，并探讨了有前景的未来方向。我们的主要观点是，评估应该被视为支持 MLLM 更好发展的关键学科。更多详情请访问我们的 GitHub 仓库：https://github.com/swordlidev/Evaluation-Multimodal-LLMs-Survey。

🔬 方法详解

问题定义：当前多模态大语言模型（MLLMs）的评估体系存在不足，无法全面、细致地衡量模型在不同维度上的能力。现有的评估方法可能侧重于特定任务或模态，缺乏对模型通用性和泛化能力的有效评估，同时也难以反映模型在复杂场景下的推理和认知能力。因此，如何设计更全面、更有效的评估基准，成为 MLLM 研究的关键问题。

核心思路：本文的核心思路是对现有的 MLLM 评估基准进行系统性的梳理和分析，从感知与理解、认知与推理、特定领域、关键能力以及其他模态等多个维度，对 200 个基准进行分类和总结。通过分析这些基准的优缺点，为未来的 MLLM 评估体系建设提供参考。

技术框架：本文采用文献综述的方法，对现有的 MLLM 评估基准进行调研和整理。整体框架包括：首先，确定 MLLM 评估的几个关键维度；然后，收集并筛选相关的评估基准；接着，对这些基准进行分类和分析，总结其特点和局限性；最后，提出未来 MLLM 评估的发展方向。

关键创新：本文的创新之处在于对 MLLM 评估基准进行了全面的梳理和分类，并从多个维度对这些基准进行了深入分析。通过对现有基准的优缺点进行总结，为未来的 MLLM 评估体系建设提供了有价值的参考。与现有方法相比，本文更加注重评估的全面性和细致性，力求构建一个更完善的 MLLM 评估框架。

关键设计：本文的关键设计在于评估维度的划分，包括感知与理解、认知与推理、特定领域、关键能力以及其他模态。这些维度涵盖了 MLLM 的主要能力，能够更全面地评估模型的性能。此外，本文还对每个维度下的评估基准进行了详细的分析，包括其评估指标、数据集和评估方法等。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

该论文对200个多模态大语言模型（MLLM）的评估基准进行了全面的回顾和分析，涵盖感知、认知、特定领域和关键能力等多个维度。通过对现有基准的优缺点进行总结，为未来的 MLLM 评估体系建设提供了有价值的参考，并指出了未来评估的发展方向。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于多模态大语言模型的开发、测试和优化。通过更全面、细致的评估，可以帮助研究人员和开发者更好地了解模型的优势和不足，从而有针对性地改进模型性能。此外，该研究还可以为 MLLM 在视觉问答、图像描述、智能对话等领域的应用提供指导。

📄 摘要（原文）

Multimodal Large Language Models (MLLMs) are gaining increasing popularity in both academia and industry due to their remarkable performance in various applications such as visual question answering, visual perception, understanding, and reasoning. Over the past few years, significant efforts have been made to examine MLLMs from multiple perspectives. This paper presents a comprehensive review of 200 benchmarks and evaluations for MLLMs, focusing on (1)perception and understanding, (2)cognition and reasoning, (3)specific domains, (4)key capabilities, and (5)other modalities. Finally, we discuss the limitations of the current evaluation methods for MLLMs and explore promising future directions. Our key argument is that evaluation should be regarded as a crucial discipline to support the development of MLLMs better. For more details, please visit our GitHub repository: https://github.com/swordlidev/Evaluation-Multimodal-LLMs-Survey.