在我们的设计中,幻觉将在精度指标中受到惩罚。 Retrieval-based evaluation虽然基于 GPT 的评估侧重于开放式响应,但我们采用基于检索的评估来评估 VideoLLM 在下游任务中的能力。视频文本检索由视频到文本和文本到视频子任务组成。我们首先使用视频 LLM 生成视频描述,然后使用CLIP[30] 文本编码器对预测的描述和基本事实...
今天,我们将一起探索VLMEvalKit——这一解锁多模态模型评估新利器的奥秘。 一、VLMEvalKit简介 VLMEvalKit,全称为Visual-Linguistic Model Evaluation Kit,是一个专为大型视觉语言模型设计的开源评估工具包。它由OpenCompass团队开发,旨在提供一个可靠、可复现的评测框架,帮助社区更准确地比较不同多模态模型在各种任务上的...
(LVLM)评估工具包,支持一键评估LVLMs在各种基准测试上的性能,采用生成式评估方法,通过生成/聊天接口获取答案,并提供了确切匹配和LLM(ChatGPT)提取答案的评估结果,该工具包旨在提供方便的LVLMs评估,支持研究人员和开发人员快速重现评估结果】'VLMEvalKit - an open-source evaluation toolkit of large vision-language ...
VLMEvalKit (the python package name is vlmeval) is an open-source evaluation toolkit of large vision-language models (LVLMs). It enables one-command evaluation of LVLMs on various benchmarks, without the heavy workload of data preparation under multiple repositories. In VLMEvalKit, we adopt ...
4.2 Datasets for VLM Evaluation 如表2 所示,VLM 评估采用了许多数据集,包括 27 个图像分类数据集、4 个物体检测数据集、4 个语义分割数据集、2 个图像文本检索数据集和 3 个动作识别数据集(数据集详情见附录 C)。例如,27 个图像分类数据集涵盖了广泛的视觉识别任务,从细粒度任务(如用于宠物识别的 Oxford-II...
We userun.pyfor evaluation. To use the script, you can use$VLMEvalKit/run.pyor create a soft-link of the script (to use the script anywhere): Arguments --data (list[str]): Set the dataset names that are supported in VLMEvalKit (defined invlmeval/utils/dataset_config.py). ...
为此，MAYE 提出了一整套细致、可复现的标准化评估方案（evaluation scheme），用于系统追踪训练动态和模型行为演化：训练集指标：accuracy curve（准确率曲线）response length（响应长度）多次独立运行取均值，展现真实学习趋势 验证 & 测试集指标：pass@1 与 pass@8，在不同温度设置下评估泛化能力提供平均值 + 最大...
在前者的评估中，本文使用了语言模型评估工具（Language Model Evaluation Harness）。实验结果表明， MobileLLaMA 1.4B 与 TinyLLaMA 1.1B、Galactica 1.3B、OPT 1.3B 和 Pythia 1.4B 等最新开源模型不相上下。值得注意的是， MobileLLaMA 1.4B 优于 TinyLLaMA 1.1B，后者是在 2T 级别的 token 上训练的，...
为此,MAYE 提出了一整套细致、可复现的标准化评估方案(evaluation scheme),用于系统追踪训练动态和模型行为演化: 训练集指标: accuracy curve(准确率曲线) response length(响应长度) 多次独立运行取均值,展现真实学习趋势 验证& 测试集指标: pass@1 与 pass@8,在不同温度设置下评估泛化能力 ...
为此,MAYE 提出了一整套细致、可复现的标准化评估方案(evaluation scheme),用于系统追踪训练动态和模型行为演化: 训练集指标: accuracy curve(准确率曲线) response length(响应长度) 多次独立运行取均值,展现真实学习趋势 验证& 测试集指标: pass@1 与 pass@8,在不同温度设置下评估泛化能力 ...