MMBench是一款多模态基准测试工具，由上海人工智能实验室、南洋理工大学、香港中文大学、新加坡国立大学及浙江大学联合研发。该基准构建了一套从感知到认知的逐级细分评估流程，覆盖20项细粒度能力维度，数据集包含约3000道单项选择题，均源自互联网及权威基准数据集。
MMBench突破常规一问一答、基于规则匹配提取选项的评测模式，创新性采用循环打乱选项的方式验证模型输出一致性，并依托ChatGPT将模型回复精准匹配至对应选项。其任务类型覆盖视觉问答、图像描述生成等多类场景，结合多维度综合指标，可实现对多模态模型的全面性能评估。MMBench配套的排行榜直观呈现不同模型的任务表现，助力研究者与开发者洞悉多模态技术发展水平，推动领域技术迭代。
MMBench核心功能：
1、细粒度能力评估：
将多模态能力拆解为感知、推理等多个维度，针对性设计任务问题，实现模型能力的精细化评估。
2、大规模多模态数据集：
提供约3000道多项选择题，覆盖20种能力维度，支撑模型在多场景下的性能测试。
3、创新循环评估策略：
通过多次循环推理验证模型输出稳定性，有效降低评测噪声，输出更可靠的评估结果。
4、多语言支持：
同步提供英文、中文双版本数据集，满足不同语言环境下的模型评估需求。
5、数据可视化功能：
支持数据样本可视化展示，帮助用户快速理解数据结构与内容构成。
6、标准化评估工具：
配套官方评估工具VLMEvalKit，支持多模态模型标准化评估，可直接用于提交测试结果以获取准确率数据。
7、基准测试与排行榜：
通过排行榜展示各模型在MMBench数据集上的性能表现，为研究者提供直观的技术参考。
MMBench使用流程：
1、安装依赖工具：
安装官方推荐的评估工具VLMEvalKit及其他必要的工具库，为后续操作搭建环境。
2、下载目标数据集：
访问[MMBench官方GitHub仓库](https://github.com/open-compass/mmbench/)，按需下载VLMEvalKit格式或Legacy格式的数据集，例如MMBench-Dev数据集。
3、加载与浏览数据：
调用VLMEvalKit提供的脚本，完成数据样本的加载与查看，快速熟悉数据特征。
4、执行模型推理：
采用目标多模态模型对数据集进行推理，以llava_v1.5_7b模型为例，运行推理命令后，结果将自动保存为Excel文件（如llava_v1.5_7b/MMBench_DEV_EN.xlsx）。
5、评估模型性能：
使用VLMEvalKit工具，基于MMBench标准对模型预测结果进行评估，自动计算准确率等核心指标。
6、提交测试结果：
– 基于测试集数据完成推理，生成对应的预测结果文件（如llava_v1.5_7b/MMBench_TEST_EN.xlsx）；
– 登录MMBench领先榜平台，上传预测结果文件；
– 平台将自动计算并展示模型在各能力维度的具体性能表现。
MMBench应用场景：
1、模型性能评估：
提供全面的多模态基准测试平台，对视觉语言模型在不同任务、能力维度的表现进行细粒度评测，帮助研发人员明确模型优劣，为模型架构优化提供方向指引。
2、学术研究支持：
为研究人员提供高质量数据集，支撑新模型的开发与验证工作，助力多模态技术前沿研究突破。
3、工业应用开发：
协助企业评估、筛选适配产品需求的多模态模型，保障模型在实际应用中的性能与稳定性，提升产品市场竞争力。
4、教育与培训：
可作为教学资源，帮助学生及研究人员掌握多模态模型评估方法与应用逻辑，通过实践项目与课程练习深化对技术的理解与应用能力。
5、跨领域应用拓展：
数据集覆盖文化、科学、医疗等多个领域，例如依托CCBench（中国文化相关基准测试）可评估模型的文化领域表现，助力文化研究与跨文化交流推进。
PubMedQA：一个面向生物医学研究问题回答的专业数据集工具
H2O EvalGPT：H2O.ai推出的开源LLM大模型评估工具
LLMEval3：复旦大学NLP实验室推出的第三代中文大模型专业知识评测基准
LMArena：加州大学伯克利分校推出基于用户投票的AI模型评估平台
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