TP-Eval: Tap Multimodal LLMs' Potential in Evaluation by Customizing Prompts

📄 arXiv: 2410.18071v1 📥 PDF

作者: Yuxuan Xie, Tianhua Li, Wenqi Shao, Kaipeng Zhang

分类: cs.CV, cs.AI, cs.CL

发布日期: 2024-10-23

💡 一句话要点

TP-Eval：通过定制提示词挖掘多模态大语言模型在评估中的潜力

🎯 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 模型评估 提示词工程 提示词定制 评估偏差

📋 核心要点

  1. 现有MLLM评估基准存在提示词敏感性问题，微小变动可能导致模型性能大幅波动，影响评估的准确性。
  2. TP-Eval通过为不同模型定制不同的提示词，减少评估偏差，从而更准确地挖掘和评估MLLM的真实能力。
  3. 实验结果表明，TP-Eval能够有效揭示模型的潜在能力，为MLLM评估基准的开发提供有益的参考。

📝 摘要（中文）

多模态大语言模型（MLLM）因其卓越的能力而备受关注。评估MLLM对于分析其属性并提供有价值的见解至关重要。然而，当前的基准测试忽略了提示词敏感性问题——细微的提示词变化可能导致性能的显著波动。因此，不恰当的提示词可能会掩盖模型的能力，低估模型的性能。此外，不同的模型对不同的提示词有不同的偏好，因此，对所有模型使用相同的提示词会导致评估偏差。本文分析了现有基准测试中的这一缺陷，并进一步引入了一种名为TP-Eval的新评估框架，该框架引入了一种提示词定制方法，以减少评估偏差并挖掘模型的潜力。TP-Eval将为不同的模型重写原始提示词为不同的定制提示词。特别地，我们为MLLM评估场景量身定制了一些精心设计的提示词定制模块。大量的实验证明了我们的方法在揭示模型能力方面的有效性，TP-Eval将有利于社区开发更全面和令人信服的MLLM评估基准。

🔬 方法详解

问题定义：现有MLLM评估基准使用统一的提示词，忽略了不同模型对提示词的偏好差异，导致评估结果存在偏差，无法准确反映模型的真实能力。提示词的微小变化可能导致性能的显著波动，使得评估结果不稳定。

核心思路：TP-Eval的核心思路是为每个被评估的MLLM定制专属的提示词。通过针对特定模型优化提示词，可以减少提示词敏感性带来的影响，更准确地评估模型的性能，并挖掘模型的潜在能力。

技术框架：TP-Eval框架包含以下主要步骤：1) 分析现有提示词的不足；2) 设计提示词定制模块，例如，根据模型的输出风格调整提示词的语气；3) 为每个模型生成定制的提示词；4) 使用定制的提示词进行模型评估；5) 分析评估结果，验证TP-Eval的有效性。框架的关键在于提示词定制模块的设计。

关键创新：TP-Eval的关键创新在于提出了提示词定制的概念，并设计了针对MLLM评估场景的定制模块。与传统的统一提示词评估方法相比，TP-Eval能够更好地适应不同模型的特性，减少评估偏差，更准确地反映模型的真实能力。

关键设计：论文中设计了多个提示词定制模块，这些模块可以根据模型的特性进行调整。例如，可以根据模型的输出风格调整提示词的语气，或者根据模型的知识库调整提示词的内容。具体的参数设置和损失函数未知，因为论文摘要中没有提及。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文通过大量实验证明了TP-Eval的有效性。实验结果表明，使用TP-Eval定制的提示词能够显著提高MLLM的评估准确性，并揭示模型在统一提示词下被低估的潜在能力。具体的性能数据和提升幅度在摘要中未给出。

🎯 应用场景

TP-Eval可应用于各种MLLM的评估和选择，例如图像描述、视觉问答等任务。该研究有助于开发更可靠的MLLM评估基准，推动MLLM技术的进步，并为用户选择合适的MLLM提供参考依据。未来，该方法可以扩展到其他类型的AI模型评估中。

📄 摘要（原文）

Recently, multimodal large language models (MLLMs) have received much attention for their impressive capabilities. The evaluation of MLLMs is becoming critical to analyzing attributes of MLLMs and providing valuable insights. However, current benchmarks overlook the problem of prompt sensitivity - minor prompt variations may lead to significant performance fluctuations. Thus, inappropriate prompts may obscure the models' capabilities, underestimating the models' performance. Moreover, different models have different preferences for different prompts, and thus, using the same prompt for all models will cause evaluation bias. This paper analyzes this deficiency in existing benchmarks and further introduces a new evaluation framework named TP-Eval, which introduces a prompt customization method to reduce evaluation biases and tap models' potential. TP-Eval will rewrite the original prompts to different customized prompts for different models. In particular, we propose some well-designed modules for prompt customization tailored to the scenario of MLLM evaluation. Extensive experiments demonstrate the effectiveness of our approach to uncovering models' capabilities, and TP-Eval should benefit the community in developing more comprehensive and convincing MLLM evaluation benchmarks.