FlagEvalMM – 智源开放的多模式评估框架

FlagEvalMM指的是什么？

FlagEvalMM是由北京智源人工智能研究院开放的一款多模态评估框架，专为全面检验处理文本、图像及视频等不同数据类型的模型而设计，并且兼容多种评价指标与任务类型。该框架通过分离评测组件和推理过程来优化架构设计，实现了视觉语言理解、文字转图片生成、文字转视频创作以及图文搜索等多种多模态模型评估流程的标准化，从而提高了测试效率并简化了对新任务及模型的支持。

FlagEvalMM的核心特性

• 多种数据类型的支持能力提供对各类多模态模型的评估能力，涵盖视觉问答（VQA）、图片搜索以及文字转图像生成等领域。
• 完整的性能评估与衡量标准提供广泛的、包括新兴及传统在内的评测与评价标准，全方位分析模型的效能。
• 模型仓库整合本平台配备了丰富的模型库（model_zoo），能够进行包括QWenVL和LLaVA在内的多种流行多模态模型的推理任务，同时还能与其他通过API接入的各类先进语言处理模型实现无缝整合，例如GPT、Claude、HuanYuan等。
• 支持多种后台系统提供对包括VLLM、SGLang在内的多种后台引擎的支持，以满足各种模型与需求的差异。

FlagEvalMM的核心技术理念

• 评估和模型推理分离FlagEvalMM实现了评测机制与模型推演过程的解耦，使得评估体系能够独立于模型迭代之外运作，从而增强了系统的灵活度及易管理特性。
• 一致的评估框架通过采用一致的框架来评估多种类型的多模态模型，可以降低冗余代码的比例，并增强代码的再利用效率。
• 模块化构造该架构采用了模块化的构建方式，允许使用者通过增加新模块来拓展其对各类模型、作业及评价标准的支持范围。
• 后台引擎兼容性调整该架构兼容多款后台驱动，并通过适应性层级解决各驱动间的API差别，确保用户能够轻松地在各种驱动间进行转换而不影响使用体验。

FlagEvalMM的项目位置

• Git代码库：在GitHub上可以找到由BAAI维护的多模态评估项目，其仓库地址为https://github.com/flageval-baai/FlagEvalMM

FlagEvalMM的使用情境

• 科学研究探讨科研人员分析并对比了多种多模态模型在执行如视觉问答及图像搜索等任务时的表现，并将研究成果撰写成学术文章发布。
• 产业运用公司对自身的多媒体产品进行检测与改良，例如智能化客户服务平台，以增强用户的体验感受。
• 构建模型当开发者构建新的多模态模型时，他们会对模型进行全面的评价测试，以保证其性能达到实际使用场景的要求。
• 教育培训行业教育组织对教学支持系统内的多元互动模式进行评价，以增强教学质量。
• 创意写作：为了提升制作图文结合的内容的质量与效率，内容制作者会对各种模型进行评价，并挑选出最合适的工具来辅助他们的创作工作。