📖 技术报告
SEED-Bench-1：https://arxiv.org/abs/2307.16125
SEED-Bench-2：https://arxiv.org/abs/2311.17092
🤗 测评数据
SEED-Bench-1：https://huggingface.co/datasets/AILab-CVC/SEED-Bench
SEED-Bench-2：https://huggingface.co/datasets/AILab-CVC/SEED-Bench-2
🔗 项目主页
https://github.com/AILab-CVC/SEED-Bench
🏆 在线排行榜
https://huggingface.co/spaces/AILab-CVC/SEED-Bench_Leaderboard
大语言模型（LLM）的蓬勃发展离不开健全的评测体系，而对于多模态大语言模型（MLLM）而言，一直缺乏类似MMLU、ARC等全面且客观的评测基准。腾讯AI Lab联手腾讯ARC Lab推出了SEED-Bench系列评测基准，有效弥补了这一缺陷，目前已成为测评MLLM的主流基准之一。
SEED-Bench评测基准在2023年7月首次发布，它包含了19K道经过人工标注正确答案的选择题，涵盖了图像和视频的12个评估维度；并在11月发布了v2版本，扩充至24K选择题和27个维度！🤩 值得一提的是，Hugging Face CEO Clément Delangue也对在线榜单进行了点赞。
随着MLLM的迅速发展，短短四个月内，SEED-Bench-1评测榜单的排名（见下图）已经全部焕然一新。最近，备受瞩目的GPT-4V模型也推出，引发了社区对其在SEED-Bench上表现的关注。然而，出人意料的是，在单张图像的评估维度上，GPT-4V竟然并未位居榜首。
01. GPT-4V被超越？🤯
现在下这个结论还为时过早。我们可以看到，GPT-4V在SEED-Bench-1视频（即图像序列）的评估维度上显著超越第二名（见下图），可以体现出GPT-4V较强的多模态推理能力。
事实上，不止于多模态理解（输入图文，输出文），近期的研究（如CM3leon、Next-GPT、Emu、SEED-LLaMA等）进一步赋予了MLLM生成图像（输入图文，输出图乃至图文） 的能力，使其能够表现得像GPT-4V和DALL-E 3的组合一样实现任意形式的输入和输出。
然而，目前的多模态测评基准（如SEED-Bench-1、MMBench、MME等）仅评估MLLM的理解能力，滞后于MLLM的飞速发展。SEED-Bench-2，这一全新的评测基准在SEED-Bench首度发布四个月后，以其全新的评估视角，重磅登场，首次对MLLM的层级化能力进行评估。
02. SEED-Bench-2 🧐
如下图所示，SEED-Bench-2由三个层级构成（L1-3），每个层级都对模型的不同能力进行了深度评估：
在这一金字塔评估层级中，高层级会覆盖低层级的评估维度，即L3级模型应同时具备L1-2的能力。
下图分别展示了SEED-Bench-2中不同维度的题目示例：
那么GPT-4V在全新的SEED-Bench-2表现如何？
SEED-Bench-2目前已测评了23个开源MLLM的性能，它们在各个层级和维度的具体表现如下图。欢迎大家持续向在线leaderboard贡献自己的结果！
SEED-Bench-2的层级化评测结果展示了如下的发现。
03. Q&A
Q： SEED-Bench-2评测方式 🏁
A： 针对文本输出的测评，我们参考相关工作：GPT-3，InstructBLIP和TruthfulQA，通过计算模型对于各个选项的ppl，来获取模型选择题的答案。
针对图片输出的测评，我们计算模型生成图像和groundtruth图像的CLIP相似分数，来获取模型选择题的答案。（注：我们目前侧重关注语义的正确性）
此外我们发现社区的模型在测评SEED-Bench时，使用了ppl以外的测评方式（如直接generate），我们在leaderboard上新增了不同测评方式（Evaluation Method）的说明和赛道。
Q： SEED-Bench-1和SEED-Bench-2的关系 💎
A： SEED-Bench-1的测评维度构成了SEED-Bench-2 层级的部分维度。
🎯 SEED-Bench-2的测评数据和代码已经开源，欢迎社区更新自己的模型在SEED-Bench-2上的结果。
📢 如果您有相关问题，或者对于SEED-Bench系列测评基准有什么建议，欢迎在项目链接的issue中联系我们。
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