在人工智能领域，MMBench以其卓越的性能和全面的评估能力，成为了新的多模态基准测试标杆。这款由上海人工智能实验室、南洋理工大学、香港中文大学、新加坡国立大学和浙江大学共同研发的测试工具，不仅展现了人工智能技术的最新成果，也为该领域的研究和应用提供了强有力的支持。
MMBench开发了一个从感知到认知能力的综合评估流程，这一流程覆盖了20项细粒度能力。为了确保测试的广泛性和深度，该体系从互联网与权威基准数据集中精心挑选了约3000道单项选择题。这些题目不仅涵盖了目标检测、文字识别、动作识别、图像理解等基础能力，还涉及了关系推理等高级认知能力，确保了对模型性能的全面评估。
细粒度的评估维度：MMBench基于感知与推理，将评估维度逐级细分，确保了对模型性能的精准把控。约3000道单项选择题覆盖了从基础到高级的多个方面，使评估结果更加全面和准确。
鲁棒性的评估方式：与传统的基于规则匹配提取选项的评测方式不同，MMBench采用了循环打乱选项验证输出结果一致性的方法。这种方法能够最大程度减少各种噪声因素对评测结果的影响，保证结果的可复现性。相同单选问题循环选项提问，模型输出全部指向同一答案才能认定为通过，这种评估方式相比传统一次性通过评估的top-1准确率平均下降了10%至20%，但这也正是其鲁棒性的体现。
可靠的模型输出提取方法：为了进一步提高评估的可靠性，MMBench采用了基于ChatGPT的匹配模型来提取模型输出与选项。这种方法不仅能够准确匹配模型输出与选项，还能在模型未按照指令输出时找到最合理的选项。这种更可靠的模型输出提取方法使得评估结果更加准确和可靠。
总之，MMBench作为一款领先的多模态基准测试工具，以其综合评估流程、细粒度的评估维度、鲁棒性的评估方式和可靠的模型输出提取方法，为人工智能领域的研究和应用提供了强有力的支持。未来，我们有理由相信MMBench将在该领域发挥更加重要的作用，推动人工智能技术的不断发展和进步。
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