Redundancy Principles for MLLMs Benchmarks

📄 arXiv: 2501.13953v2 📥 PDF

作者: Zicheng Zhang, Xiangyu Zhao, Xinyu Fang, Chunyi Li, Xiaohong Liu, Xiongkuo Min, Haodong Duan, Kai Chen, Guangtao Zhai

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2025-01-20 (更新: 2025-05-28)

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

针对多模态大语言模型评测冗余问题，提出benchmark构建原则与优化策略。

🎯 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 评测基准 冗余分析 性能评估 基准优化

📋 核心要点

  1. 现有MLLM评测基准数量激增，但存在能力维度、测试数量和跨基准的冗余，影响评估效率。
  2. 通过分析大量MLLM在多个基准上的表现，量化冗余程度，并提出构建高效基准的原则。
  3. 研究结果为未来MLLM基准设计提供指导，并提出优化策略，以解决冗余问题，提升评估效率。

📝 摘要（中文）

随着多模态大语言模型（MLLMs）的快速迭代和领域需求的不断发展，每年产生的评测基准数量激增至数百个。这种快速增长不可避免地导致了基准之间的显著冗余。因此，本文旨在评估当前冗余状态，并为构建有效的MLLM基准提出有针对性的原则。本文从三个关键角度关注冗余问题：1）基准能力维度的冗余，2）测试问题数量的冗余，以及3）特定领域内跨基准的冗余。通过对数百个MLLM在20多个基准上的性能进行全面分析，旨在量化现有MLLM评估中的冗余程度，为未来MLLM基准的发展提供有价值的见解，并提供有效改进和解决冗余问题的策略。代码已开源。

🔬 方法详解

问题定义：当前多模态大语言模型（MLLMs）的评测基准数量快速增长，但存在严重的冗余问题。这种冗余体现在多个方面，包括评测能力维度的高度重叠、测试问题数量过多以及不同基准在特定领域内的相似性。这些冗余不仅浪费了计算资源和人力成本，也降低了评估的效率和有效性。现有方法缺乏对这些冗余的系统性分析和量化评估，难以指导高效的基准构建。

核心思路：本文的核心思路是通过对大量MLLM在多个现有基准上的性能进行分析，量化评估不同维度的冗余程度。基于量化结果，提出构建高效MLLM评测基准的原则，并提供优化现有基准的策略。通过减少冗余，提高评估效率，从而更好地指导MLLM的发展。

技术框架：本文的技术框架主要包括以下几个阶段：1) 数据收集：收集大量MLLM在多个现有基准上的性能数据。2) 冗余分析：从能力维度、测试数量和跨基准三个方面分析冗余程度。3) 量化评估：使用统计方法量化不同维度的冗余程度。4) 原则提出：基于量化结果，提出构建高效MLLM评测基准的原则。5) 策略优化：提供优化现有基准的策略，以减少冗余。

关键创新：本文的关键创新在于对MLLM评测基准的冗余问题进行了系统性的分析和量化评估。以往的研究主要关注如何构建新的基准，而忽略了现有基准的冗余问题。本文首次从多个维度量化了冗余程度，并提出了相应的构建原则和优化策略。这为未来MLLM基准的设计提供了新的视角。

关键设计：本文的关键设计包括：1) 选择具有代表性的MLLM和评测基准。2) 设计合适的指标来量化不同维度的冗余程度，例如，可以使用相关性分析来评估能力维度的冗余，使用信息熵来评估测试数量的冗余。3) 提出可操作的优化策略，例如，可以通过减少测试数量或合并相似的基准来减少冗余。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

通过对超过20个基准和数百个MLLM的性能分析，量化了现有MLLM评估中的冗余程度。研究结果表明，现有基准在能力维度、测试数量和跨基准方面存在显著冗余。基于此，论文提出了构建高效MLLM评测基准的原则，并提供了优化现有基准的策略。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于多模态大语言模型评测体系的优化，帮助研究人员和开发者更高效地评估模型性能。通过减少冗余，降低评估成本，加速模型迭代。此外，该研究提出的基准构建原则可指导未来MLLM评测基准的设计，提升评估的有效性和可靠性。

📄 摘要（原文）

With the rapid iteration of Multi-modality Large Language Models (MLLMs) and the evolving demands of the field, the number of benchmarks produced annually has surged into the hundreds. The rapid growth has inevitably led to significant redundancy among benchmarks. Therefore, it is crucial to take a step back and critically assess the current state of redundancy and propose targeted principles for constructing effective MLLM benchmarks. In this paper, we focus on redundancy from three key perspectives: 1) Redundancy of benchmark capability dimensions, 2) Redundancy in the number of test questions, and 3) Cross-benchmark redundancy within specific domains. Through the comprehensive analysis over hundreds of MLLMs' performance across more than 20 benchmarks, we aim to quantitatively measure the level of redundancy lies in existing MLLM evaluations, provide valuable insights to guide the future development of MLLM benchmarks, and offer strategies to refine and address redundancy issues effectively. The code is available at https://github.com/zzc-1998/Benchmark-Redundancy.