MME-Survey: A Comprehensive Survey on Evaluation of Multimodal LLMs

📄 arXiv: 2411.15296v2 📥 PDF

作者: Chaoyou Fu, Yi-Fan Zhang, Shukang Yin, Bo Li, Xinyu Fang, Sirui Zhao, Haodong Duan, Xing Sun, Ziwei Liu, Liang Wang, Caifeng Shan, Ran He

分类: cs.CV, cs.AI, cs.CL

发布日期: 2024-11-22 (更新: 2024-12-08)

备注: Produced by MME+MMBench+LLaVA Teams. Project Page: https://github.com/BradyFU/Awesome-Multimodal-Large-Language-Models/tree/Benchmarks

💡 一句话要点

MME-Survey：多模态大语言模型评测的全面综述，旨在促进模型评估与发展。

🎯 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 基准测试 人工智能 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有MLLM评估方法缺乏系统性，难以全面衡量模型在不同能力上的表现，阻碍了模型优化。
  2. 本文对MLLM评估的各个方面进行了系统性梳理，包括基准类型、构建过程、评估方式和未来展望。
  3. 该综述旨在为研究人员提供MLLM评估的全面指南，并激发新的评估方法，从而推动MLLM研究的进展。

📝 摘要（中文）

多模态大语言模型（MLLMs）作为通用人工智能（AGI）的一个重要方向，受到了工业界和学术界的广泛关注。这类模型基于预训练的LLMs，进一步发展了多模态感知和推理能力，例如根据流程图编写代码或根据图像创作故事。在模型开发过程中，评估至关重要，因为它为改进模型提供了直观的反馈和指导。与传统的train-eval-test范式不同，MLLMs的多功能性促使各种新的基准和评估方法涌现。本文旨在对MLLM评估进行全面综述，讨论四个关键方面：1）按评估能力划分的基准类型，包括基础能力、模型自我分析和扩展应用；2）基准构建的典型过程，包括数据收集、标注和注意事项；3）由评判、指标和工具包组成的系统评估方式；4）对未来基准的展望。这项工作旨在帮助研究人员轻松掌握如何根据不同需求有效地评估MLLM，并激发更好的评估方法，从而推动MLLM研究的进展。

🔬 方法详解

问题定义：多模态大语言模型（MLLMs）的快速发展带来了评估上的挑战。传统的评估方法主要集中在单一任务上，无法全面衡量MLLMs在多模态感知、推理和应用方面的能力。此外，现有的评估基准和方法缺乏系统性，难以提供有效的反馈和指导，阻碍了MLLMs的进一步发展。

核心思路：本文的核心思路是对现有的MLLM评估方法进行全面梳理和总结，构建一个系统化的评估框架。该框架从四个关键方面入手：基准类型、基准构建过程、评估方式和未来展望。通过对这些方面的深入分析，旨在为研究人员提供一个清晰的MLLM评估指南，并激发新的评估方法。

技术框架：本文的综述框架主要包含以下四个部分： 1. 基准类型：根据评估能力对现有基准进行分类，包括基础能力（如图像描述、视觉问答）、模型自我分析（如置信度校准、对抗鲁棒性）和扩展应用（如视觉对话、多模态推理）。 2. 基准构建过程：详细描述基准构建的各个阶段，包括数据收集、数据标注和注意事项，强调数据质量和标注一致性的重要性。 3. 评估方式：系统地介绍评估过程中的关键要素，包括评判标准、评估指标和评估工具包，并讨论不同评估方式的优缺点。 4. 未来展望：对未来MLLM评估的发展方向进行展望，包括更具挑战性的基准、更有效的评估指标和更智能的评估方法。

关键创新：本文的创新之处在于对MLLM评估进行了全面而系统的综述，构建了一个统一的评估框架。该框架不仅涵盖了现有的评估方法，还对未来发展方向进行了展望，为研究人员提供了一个清晰的MLLM评估路线图。此外，本文还强调了数据质量和标注一致性的重要性，为基准构建提供了指导。

关键设计：本文主要是一个综述，没有涉及具体的参数设置、损失函数或网络结构等技术细节。其关键设计在于对现有文献的组织和分类，以及对未来发展方向的展望。例如，在基准类型方面，本文将基准分为基础能力、模型自我分析和扩展应用三个类别，并对每个类别下的具体基准进行了详细描述。在评估方式方面，本文讨论了不同评估指标的适用性和局限性，并提出了改进建议。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

本文是对多模态大语言模型评估的全面综述，总结了现有基准和评估方法的优缺点，并对未来发展方向进行了展望。虽然没有提供具体的实验结果，但该综述为研究人员提供了一个清晰的MLLM评估路线图，有助于提高模型评估的效率和有效性，从而推动MLLM研究的进展。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于多模态大语言模型的开发和评估，帮助研究人员和开发者更好地理解模型的优势和不足，从而有针对性地改进模型性能。此外，该综述还可以为新的评估基准和方法的开发提供参考，推动多模态人工智能领域的发展。潜在应用领域包括智能客服、视觉辅助、多模态内容创作等。

📄 摘要（原文）

As a prominent direction of Artificial General Intelligence (AGI), Multimodal Large Language Models (MLLMs) have garnered increased attention from both industry and academia. Building upon pre-trained LLMs, this family of models further develops multimodal perception and reasoning capabilities that are impressive, such as writing code given a flow chart or creating stories based on an image. In the development process, evaluation is critical since it provides intuitive feedback and guidance on improving models. Distinct from the traditional train-eval-test paradigm that only favors a single task like image classification, the versatility of MLLMs has spurred the rise of various new benchmarks and evaluation methods. In this paper, we aim to present a comprehensive survey of MLLM evaluation, discussing four key aspects: 1) the summarised benchmarks types divided by the evaluation capabilities, including foundation capabilities, model self-analysis, and extented applications; 2) the typical process of benchmark counstruction, consisting of data collection, annotation, and precautions; 3) the systematic evaluation manner composed of judge, metric, and toolkit; 4) the outlook for the next benchmark. This work aims to offer researchers an easy grasp of how to effectively evaluate MLLMs according to different needs and to inspire better evaluation methods, thereby driving the progress of MLLM research.