继续分享Q系列文章，今天分享Q-BENCH。

简单来说，作者对MLLMs在lowlevel领域中的评价提出了一个测试基准，主要分三点进行讲述。

有点类似于综述，显然作者团队在MLLM的lowlevel领域属于开山之作了。

第一个基准叫感知Perception

简单来说，Perception就是模型对语言文本评价的回答，yes or no。high or low。等等二分类或者多分类的回答。

第二个基准叫做Description

Description就是对图像内容的评价，后面作者在Q-instruct中提出了这种回答的基准，更加规范了模型的回答。

第三个基准叫做Assessment

Assessment就是模型直接对图片的打分评价，0-100分。

这三个基准如上图abc还是比较好理解的。