『弈衡』多模态大模型评测体系白皮书

多模态大模型发展现状

• 人工智能技术迅猛发展，多模态大模型处理能力从单一文本扩展至图像、语音等多模态数据，进入快速发展阶段。
• 典型多模态大模型包括GPT-4Vision、Gemini（国外）、文心一言、讯飞星火、智谱清言（国内）。
• 多模态大模型在内容创作、教育科技、金融风控、医疗健康、智能制造等领域广泛应用。

评测需求

• 多模态大模型评测面临数据多样、任务丰富、方式复杂、成本昂贵等挑战。
• 评测需求分为识别、理解、创作、推理四类任务：
  • 识别类任务：实例识别、颜色识别、手势识别、目标检测等。
  • 理解类任务：场景理解、实例属性、空间关系、字幕匹配等。
  • 创作类任务：图像生成、图像风格转换、图像合成等。
  • 推理类任务：未在原文中详细展开。

评测问题与挑战

• 评测数据更多样、任务更丰富、方式更复杂、成本更昂贵。
• 需构建全面、客观的多模态大模型评测体系。

评测方式与维度

• 主要评测方式包括性能评测、参数量评测等。
• 典型评测维度包括功能性、准确性、交互性、安全性等。
• 常见评测指标包括准确性、鲁棒性、实时性、泛化能力等。

“弈衡”多模态大模型评测体系

• 提出“2-4-6”评测框架：
  • 两大评测场景：基础任务和应用任务。
  • 四大评测要素：评测指标、评测数据、评测方法、评测环境。
  • 六大评测维度：功能性、准确性、交互性、安全性、效率性、可扩展性。

评测技术重点方向

• 未来将持续优化评测体系，推动评测产业标准化生态建设。
• 重点关注评测数据、评测工具、评测方法等技术的创新。