論文の概要: AlignMMBench: Evaluating Chinese Multimodal Alignment in Large Vision-Language Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.09295v2
- Date: Fri, 14 Jun 2024 02:14:49 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-17 12:17:38.727867
- Title: AlignMMBench: Evaluating Chinese Multimodal Alignment in Large Vision-Language Models
- Title（参考訳）: AlignMMBench: 大規模視覚言語モデルにおける中国のマルチモーダルアライメントの評価
- Authors: Yuhang Wu, Wenmeng Yu, Yean Cheng, Yan Wang, Xiaohan Zhang, Jiazheng Xu, Ming Ding, Yuxiao Dong,
- Abstract要約: 新興中国ビジョンランゲージモデル(VLM)の総合的アライメントベンチマークであるAlignMMBenchを紹介する。
このベンチマークは、現実世界のシナリオと中国のインターネットソースから慎重にキュレートされ、3つのカテゴリにまたがる13の特定のタスクを含み、シングルターンとマルチターンの対話シナリオを含んでいる。
評価パイプラインを容易にするために,GPT-4の評価能力を超えるルール校正評価器であるCristiqueVLMを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.843603169616486
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Evaluating the alignment capabilities of large Vision-Language Models (VLMs) is essential for determining their effectiveness as helpful assistants. However, existing benchmarks primarily focus on basic abilities using nonverbal methods, such as yes-no and multiple-choice questions. In this paper, we address this gap by introducing AlignMMBench, a comprehensive alignment benchmark specifically designed for emerging Chinese VLMs. This benchmark is meticulously curated from real-world scenarios and Chinese Internet sources, encompassing thirteen specific tasks across three categories, and includes both single-turn and multi-turn dialogue scenarios. Incorporating a prompt rewrite strategy, AlignMMBench encompasses 1,054 images and 4,978 question-answer pairs. To facilitate the evaluation pipeline, we propose CritiqueVLM, a rule-calibrated evaluator that exceeds GPT-4's evaluation ability. Finally, we report the performance of representative VLMs on AlignMMBench, offering insights into the capabilities and limitations of different VLM architectures. All evaluation codes and data are available on https://alignmmbench.github.io.
- Abstract（参考訳）: 視覚言語モデル(VLM)のアライメント能力を評価することは,その有効性を決定する上で重要である。
しかし、既存のベンチマークは主に、Yes-noやMulti-choiceのような非言語的手法を用いた基本的な能力に焦点を当てている。
本稿では,中国の新興VLM向けに設計された総合的なアライメントベンチマークであるAlignMMBenchを導入することで,このギャップに対処する。
このベンチマークは、現実世界のシナリオと中国のインターネットソースから慎重にキュレートされ、3つのカテゴリにまたがる13の特定のタスクを含み、シングルターンとマルチターンの対話シナリオを含んでいる。
即時書き直し戦略を取り入れたAlignMMBenchは1,054のイメージと4,978の質問応答ペアを含んでいる。
評価パイプラインを容易にするために,GPT-4の評価能力を超えるルール校正評価器であるCristiqueVLMを提案する。
最後に,AlignMMBench上でのVLMの代表的な性能について報告する。
すべての評価コードとデータはhttps://alignmmbench.github.ioで公開されている。
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