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LMMs-Eval: 对大型多模态模型评估的现实检验
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原文中文，约1400字，阅读约需4分钟。
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内容提要
本文介绍了针对大型语言模型（LLMs）和多模态模型的评估基准，如MMEvalPro、MM-BigBench和LLM-Eval，强调了评估方法的可靠性和适应性。这些基准测试揭示了模型在复杂任务中的性能，推动了未来研究的发展。
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关键要点
- MMEvalPro基准测试提高了多模态模型在视觉问题中的评估可靠性，具有挑战性和可信性。
- MM-BigBench框架综合评估了20个语言模型在14个多模态数据集上的性能，引入了新的评估指标。
- MultiTrust综合基准揭示了多模态大型语言模型的可信度问题，强调了提升可靠性的必要性。
- LLM-Eval提供了一种统一的多维自动评估方法，强调选择适当的LLM和解码策略的重要性。
- MixEval通过混合现有基准测试建立了有效的LLM评估标准，提供了模型改进的空间。
- 评估LLMs的方法是研究的重要组成部分，本文总结了成功案例、失败案例和未来挑战。
- LiveCodeBench系统评估了LLMs在代码生成以外的多种代码相关能力。
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延伸问答
MMEvalPro基准测试的主要优势是什么？
MMEvalPro基准测试提高了多模态模型在视觉问题中的评估可靠性，具有挑战性和可信性。
MM-BigBench框架评估了多少个语言模型？
MM-BigBench框架综合评估了20个语言模型。
MultiTrust基准揭示了什么问题？
MultiTrust基准揭示了多模态大型语言模型的可信度问题，强调了提升可靠性的必要性。
LLM-Eval的主要功能是什么？
LLM-Eval提供了一种统一的多维自动评估方法，强调选择适当的LLM和解码策略的重要性。
MixEval是如何建立LLM评估标准的？
MixEval通过混合现有基准测试建立了有效的LLM评估标准，提供了模型改进的空间。
LiveCodeBench系统评估了哪些能力？
LiveCodeBench系统评估了LLMs在代码生成以外的自修复、代码执行和测试输出预测等能力。
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