MMBench

MMBench简介

MMBench是多模态基准测试，由多所高校和实验室联合推出，能对多模态大模型能力进行多维度细粒度评估。
点击前往官网

MMBench主要功能

MMBench具有以下显著功能：

• 细粒度能力评估：全面评估模型多模态能力
• 大规模多模态数据集：覆盖20种能力维度
• 创新评估策略：循环推理测试模型稳定性
• 多语言支持：提供中英双语数据集
• 数据可视化：支持数据样本可视化
• 官方评估工具：提供VLMEvalKit标准化评估
• 基准测试与排行榜：展示模型性能供参考

如何使用MMBench

使用MMBench可按以下步骤操作：

1. 安装依赖：推荐使用评估工具VLMEvalKit，通过“pip install vlmevalkit”安装。
2. 下载数据集：从官方GitHub仓库（点击前往官网）下载，按需选格式。
3. 加载和浏览数据：用VLMEvalKit脚本加载查看，如加载MMBench开发集。
4. 模型推理：用多模态模型推理，结果保存为Excel文件。
5. 评估模型性能：用VLMEvalKit评估，计算准确率。
6. 提交测试结果：在领先榜提交结果，展示模型性能。

MMBench的应用场景

MMBench应用场景广泛：

• 模型性能评估：了解模型强弱项，为优化提供方向。
• 学术研究支持：推动多模态技术前沿研究。
• 工业应用开发：企业选合适模型，提高产品竞争力。
• 教育与培训：助学生理解评估方法和应用场景。
• 跨领域应用：涵盖多领域，推动文化研究与交流。