Benchmarking Large and Small MLLMs

📄 arXiv: 2501.04150v1 📥 PDF

作者: Xuelu Feng, Yunsheng Li, Dongdong Chen, Mei Gao, Mengchen Liu, Junsong Yuan, Chunming Qiao

分类: cs.CV

发布日期: 2025-01-04

💡 一句话要点

系统性评测大小型多模态大语言模型，揭示能力边界与应用潜力

🎯 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 模型评测 能力边界 小型模型 大型模型 基准测试 通用能力 实际应用

📋 核心要点

  1. 大型MLLM部署成本高、推理慢，难以在设备端应用，小型MLLM虽有潜力，但能力边界不清。
  2. 论文通过系统性评测，对比大小型MLLM在通用能力和实际应用中的表现，揭示其能力差异。
  3. 实验表明小型MLLM在特定场景可媲美大型模型，但在复杂推理任务中仍有差距，并指出了常见失败案例。

📝 摘要（中文）

大型多模态语言模型（MLLM），如GPT-4V和GPT-4o，在理解和生成多模态内容方面取得了显著进展，并在各种任务中展现出卓越的质量和能力。然而，它们的部署面临着推理速度慢、计算成本高以及不适用于设备端应用等重大挑战。相比之下，以LLava系列模型和Phi-3-Vision为代表的小型MLLM提供了有前景的替代方案，具有更快的推理速度、更低的部署成本以及处理特定领域场景的能力。尽管小型MLLM日益普及，但大型和小型MLLM之间的能力边界仍未得到充分探索。本文对小型和大型MLLM进行了系统而全面的评估，涵盖了诸如对象识别、时间推理和多模态理解等通用能力，以及工业和汽车等领域的实际应用。评估表明，小型MLLM在特定场景中可以达到与大型模型相当的性能，但在需要更深层次推理或细致理解的复杂任务中则明显落后。此外，我们还发现了小型和大型MLLM中常见的失败案例，突出了即使是最先进的模型也难以应对的领域。我们希望我们的发现能够指导研究界推动MLLM的质量边界，从而提高其在各种应用中的可用性和有效性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型多模态语言模型（MLLM）与小型MLLM之间的能力边界不清的问题。大型MLLM虽然性能强大，但部署成本高昂，推理速度慢，难以在设备端应用。小型MLLM虽然部署成本低，速度快，但其能力上限尚未明确，无法确定其适用范围。现有方法缺乏对大小型MLLM的系统性对比评估，无法指导用户选择合适的模型，也无法指导研究人员改进小型MLLM的性能。

核心思路：论文的核心思路是通过构建全面的评测基准，系统性地评估大小型MLLM在各种任务上的表现，从而揭示它们的能力边界。通过对比分析，找出小型MLLM的优势和劣势，以及它们与大型MLLM的差距。同时，识别出两种模型都容易失败的场景，为未来的研究方向提供指导。

技术框架：论文的整体框架包括以下几个主要步骤：1) 选择具有代表性的大小型MLLM；2) 构建包含通用能力和实际应用场景的评测数据集；3) 设计合理的评测指标；4) 对选定的模型在评测数据集上进行评估；5) 分析评估结果，总结大小型MLLM的能力边界和常见失败案例。评测数据集涵盖了对象识别、时间推理、多模态理解等通用能力，以及工业和汽车等领域的实际应用。

关键创新：论文的关键创新在于构建了一个全面的、系统性的评测基准，用于评估大小型MLLM的能力。该基准不仅涵盖了通用能力，还包括了实际应用场景，能够更全面地反映模型的真实性能。此外，论文还对评估结果进行了深入的分析，识别出了大小型MLLM的常见失败案例，为未来的研究提供了有价值的参考。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 选择了具有代表性的大小型MLLM，例如GPT-4V/4o和LLaVA系列/Phi-3-Vision；2) 构建了包含多种任务类型的评测数据集，覆盖了通用能力和实际应用场景；3) 设计了合理的评测指标，例如准确率、召回率、F1值等；4) 对评估结果进行了统计分析，并进行了可视化展示。

📊 实验亮点

实验结果表明，小型MLLM在特定场景中可以达到与大型模型相当的性能，但在需要更深层次推理或细致理解的复杂任务中则明显落后。例如，在简单的对象识别任务中，小型MLLM可以取得与大型模型接近的准确率，但在需要进行时间推理或多模态融合的任务中，小型MLLM的性能明显低于大型模型。此外，研究还识别出了大小型MLLM的常见失败案例，例如在处理遮挡物体或复杂场景时，两种模型的性能都会受到影响。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于模型选型、模型优化和模型部署等多个方面。用户可以根据具体应用场景和性能需求，选择合适大小的MLLM。研究人员可以根据评测结果，改进小型MLLM的性能，使其在更多场景下能够替代大型模型。此外，该研究还可以指导模型部署策略，例如在资源受限的设备上部署小型MLLM，在需要高性能的服务器上部署大型模型。

📄 摘要（原文）

Large multimodal language models (MLLMs) such as GPT-4V and GPT-4o have achieved remarkable advancements in understanding and generating multimodal content, showcasing superior quality and capabilities across diverse tasks. However, their deployment faces significant challenges, including slow inference, high computational cost, and impracticality for on-device applications. In contrast, the emergence of small MLLMs, exemplified by the LLava-series models and Phi-3-Vision, offers promising alternatives with faster inference, reduced deployment costs, and the ability to handle domain-specific scenarios. Despite their growing presence, the capability boundaries between large and small MLLMs remain underexplored. In this work, we conduct a systematic and comprehensive evaluation to benchmark both small and large MLLMs, spanning general capabilities such as object recognition, temporal reasoning, and multimodal comprehension, as well as real-world applications in domains like industry and automotive. Our evaluation reveals that small MLLMs can achieve comparable performance to large models in specific scenarios but lag significantly in complex tasks requiring deeper reasoning or nuanced understanding. Furthermore, we identify common failure cases in both small and large MLLMs, highlighting domains where even state-of-the-art models struggle. We hope our findings will guide the research community in pushing the quality boundaries of MLLMs, advancing their usability and effectiveness across diverse applications.