可以发现,MM-AlignBench 与现有的多模态评测基准(如 MMBench、OCRBench 等 VQA Benchmark)之间的相关性极低,但却与 MMMU 表现出极高的相关性。作为一项涵盖大量跨学科任务的评测基准,MMMU 对模型的知识先验深度和广度提出了极高的要求。尽管 MMMU 采用选择题形式,答案具有唯一正确解,而 MM-AlignBench 则以开放...
进一步对MM-AlignBench和其他General VQA Benchmark计算相关度,SRCC score如下所示: △MM-AlignBench与其他基准的相关性统计 可以发现,MM-AlignBench 与现有的多模态评测基准(如 MMBench、OCRBench 等 VQA Benchmark)之间的相关性极低,但却与 MMMU 表现出极高的相关性。作为一项涵盖大量跨学科任务的评测基准,MMM...
同时基于现有视频多模态模型的评测结果较为分散,难以复现等现实,团队还建立了OpenVLM Video Leaderboard这一针对模型的综合视频理解能力评测榜单。 OpenCompass VLMEvalKit团队将持续更新最新多模态大模型及评测benchmark,打造主流,开放,便捷的多模态开源评测体系。 OpenVLM Video Leaderboard多模态大模型视频理解能力榜单:http...
Sunayana Sitaram:Sure. So Mega project we started when ChatGPT came out basically. And the question that we were trying to answer was how well these kinds of LLMs perform on languages of the world. So with Mega what we did was, we took already existing open sourc...
基准设置(Benchmark Setting):该部分将 OS Agents 的评估环境分为两大类:静态(Static)环境和交互式(Interactive)环境,并进一步将交互式环境细分为模拟(Simulated)环境和真实世界(Real-World)环境。静态环境适用于基础任务的离线评估,而交互式环境(尤其是真实世界环境)更能全面测试OS Agents在复杂动态场景中的实际能力。
基准设置(Benchmark Setting):该部分将 OS Agents 的评估环境分为两大类:静态(Static)环境和交互式(Interactive)环境,并进一步将交互式环境细分为模拟(Simulated)环境和真实世界(Real-World)环境。静态环境适用于基础任务的离线评估,而交互式环境(尤其是真实世界环境)更能全面测试OS Agents在复杂动态场景中的实际能力。
可以看出,在添加了OmniAlign-V-SFT数据集后,MLLM在三个多模态对齐基准上的表现均有大幅提升;并且在多个General VQA Benchmark上均有不同程度的涨点,尤其是在MMVet和MMMU上涨点十分显著;LLaVANext-Qwen2.5-32B甚至在MMVet和MMMU上分别增加了+9.2和+5.5。这有力验证了OmniAlign-V数据集的有效性。
Open LLM Leaderboardby Hugging Face: Main leaderboard to compare LLMs in an open and reproducible way (automated benchmarks). Language Model Evaluation Harnessby EleutherAI: A popular framework for evaluating LLMs using automated benchmarks. ...
In order to present a more general picture of evaluations the Hugging Face Open LLM Leaderboard has been expanded, including automated academic benchmarks, professional human labels, and GPT-4 evals. Table of Contents Evaluating preferences of open-source models Related work GPT-4 evaluation ...
可以看出,在添加了OmniAlign-V-SFT数据集后,MLLM在三个多模态对齐基准上的表现均有大幅提升;并且在多个General VQA Benchmark上均有不同程度的涨点,尤其是在MMVet和MMMU上涨点十分显著;LLaVANext-Qwen2.5-32B甚至在MMVet和MMMU上分别增加了+9.2和+5.5!这有力验证了OmniAlign-V数据集的有效性。