这种方式同时适用于 API 模型 (QwenVLPlus,参考:https://github.com/open-compass/VLMEvalKit/pull/27/) 与开源模型 (Monkey,参考:https://github.com/open-compass/VLMEvalKit/pull/45)。 为不同评测集选用自定义 prompt:我们理解开发者可能为不同的评测集选择不同的
关注社区动态:加入VLMEvalKit的社区交流渠道,及时获取最新更新和技术支持。同时,也可以与其他研究者和开发者交流心得和经验,共同推动多模态技术的发展。 五、结语 VLMEvalKit作为多模态模型评估领域的新利器,不仅简化了评估流程、降低了评估复杂度,还为研究者和开发者提供了可靠、可复现的评测结果。在未来的发展中,我们...
GitHub: https://github.com/open-compass/VLMEvalKitgithub.com/open-compass/VLMEvalKit 主要特性 我们将 VLMEvalKit 的主要特性总结如下: 适用范围: 目前的 VLMEvalKit 主要适用于图文多模态模型的评测,基于模型能力范围,可以支持单对图文输入或是任意数量的图文交错输入。下面的代码展示如何基于 VLMEvalKit 进行...
VLMEvalKit支持广泛的LVLMs,并涵盖了多种多模态数据集,使研究者能够快速验证其模型在不同场景下的表现力。 核心功能 一站式评估 VLMEvalKit支持对多个基准数据集进行快速评估,包括MMBench系列、MMStar等,覆盖多样化的任务。无论是单对图文输入还是任意数量的图文交错输入,VLMEvalKit都能轻松应对,极大地提高了评估效率。
https://github.com/open-compass/VLMEvalKit (欢迎使用,文末点击阅读原文可直达) 主要特性 我们将 VLMEvalKit 的主要特性总结如下: 1.适用范围: 目前的 VLMEvalKit 主要适用于图文多模态模型的评测,基于模型能力范围,可以支持单对图文输入...
为此,OpenCompass 团队开发了 VLMEvalKit,一个全新的开源多模态评测框架,旨在提供可靠、可复现的评测结果,助力社区更准确地比较不同多模态模型在各种任务上的性能。 GitHub: https://github.com/open-compass/VLMEvalKitgithub.com/open-compass/VLMEvalKit
Bunny-LLaMA-3-8B 在总榜中 17 名,开源轻量级模型 (< 10B) 中第 6 名,LLaVA-LLaMA-3-8B 22 名,开源轻量级模型中第 8 名。更多详细结果请参看 OpenCompass 多模态大模型榜单,或可以直接使用 VLMEvalKit 进行评测。 编辑于 2024-05-08 22:19・上海...
Open-source evaluation toolkit of large multi-modality models (LMMs), support 220+ LMMs, 80+ benchmarks - VLMEvalKit/docs/zh-CN/README_zh-CN.md at main · open-compass/VLMEvalKit
如今的多模态模型领域,不同的模型往往有着各自独特的模型推理接口设计,这导致开发者在研究不同多模态模型时需要花费大量时间和精力去理解和适应这些不同的接口,大大增加了开发者的学习成本。 为了解决这一问题,OpenCompass 团队在 VLMEvalKit 工具链中进行了多模态模型推理接口重构的更新,致力于为多模态模型研究提供一...
VLMEvalKit(the python package name isvlmeval) is anopen-source evaluation toolkitoflarge vision-language models (LVLMs). It enablesone-command evaluationof LVLMs on various benchmarks, without the heavy workload of data preparation under multiple repositories. In VLMEvalKit, we adoptgeneration-base...