论文链接：https://arxiv.org/pdf/2408.08632

MLLM：Multimodal Large Language Models

评估多模态大型语言模型（MLLMs）的重要性体现在以下几个方面：

1. 理解模型能力：通过评估，研究人员和开发者可以更好地理解MLLMs的优势和局限性。例如，某些模型可能在理解全局图像内容方面表现出色，但在理解物体间的空间关系方面则表现较差。这种理解有助于指导未来的研究和模型改进。

2. 跨领域应用：MLLMs在多个领域都有潜在的应用，包括医学、工业和自动驾驶等。通过在不同场景下评估MLLMs，可以为这些领域的实际应用提供有价值的指导，从而推动MLLMs在实际问题解决中的发展和应用。

3. 安全性和可靠性：尤其是在对安全性要求较高的领域，如医疗和自动驾驶，评估MLLMs的鲁棒性、安全性和可靠性至关重要。确保模型在面对错误输入或极端情况时仍能正常工作，对于保护用户安全和建立用户信任非常关键。

4. 性能比较和模型选择：一个全面和客观的基准测试对于比较不同MLLMs的性能至关重要。它可以帮助研究人员和企业选择最适合特定任务或应用需求的模型。

5. 指导未来设计：评估结果可以激发对未来MLLM设计的思考，推动模型架构、训练方法和应用接口的创新。

6. 用户友好性：评估MLLMs在处理长文本上下文和准确遵循指令方面的能力，有助于提高模型的用户友好性，使其更易于集成到各种应用程序中。

7. 促进技术进步：通过评估和比较不同模型，可以激发健康的竞争，推动整个领域技术的进步。

8. 伦理和社会影响：评估MLLMs在处理敏感数据和执行可能对社会产生重大影响的任务时的表现，有助于确保技术的负责任使用，避免偏见和歧视。

综述的总体目标：

通过审查当前的评估协议来提高社区对 MLLM 评估重要性的认识。

perception & understanding：从多模态数据中接收和提取特征并进行跨模态分析的能力。评估MLLM是否能够感知视觉表征、识别视觉细节、掌握图像传达的意义和情感以及正确回答相关问题。

Cognition and Reasoning：认知能力涉及处理和操纵信息以将其转化为知识，推理能力侧重于得出逻辑结论和解决问题

Specific domains：

Key capabilities：用户体验

Other modalities：包括视频、音频和3D点云

标准的MLLM框架：主要包括三个部分

视觉编码器 g 负责接收和处理视觉输入、预先训练的语言模型（用于管理接收到的多模态信号并执行推理）、视觉语言投影仪 P（充当协调两种模式的桥梁）

MLLM预训练过程：

1.预训练的目标：预训练阶段的目标是在嵌入空间中对齐不同的模态，使得语言模型能够接受来自各种模态的输入。这有助于模型在后续的任务中更好地理解和生成跨模态的信息。

2. 数据类型：预训练主要使用大规模的文本配对数据，通常是image-caption。这种数据形式可以帮助模型学习如何将视觉信息与语言描述关联起来。

3. 数据转换：image-caption对（X, Y）被扩展成单轮对话（X_instruct, X_a），其中X_instruct包含图像X_v和一个从指令集中随机抽取的问题X_q，要求助手简要描述图像；X_a是原始的图像描述。这种转换有助于模型在对话的上下文中学习图像描述。

4. 模型训练：给定这样的对话，模型被训练为自回归地预测图像描述。这是通过最大化在给定图像X_v和指令X_instruct条件下，预测图像描述X_a的概率来实现的。

5. 损失函数：使用标准的交叉熵损失函数来优化模型参数θ。

6. 避免灾难性遗忘：为了更好地对齐不同模态的知识并避免在预训练阶段发生灾难性遗忘（即模型完全忘记了之前学到的知识），模型参数θ通常只包括一个可学习的模态接口，即vision-language projector。这个接口负责将视觉信息转换为模型可以理解的语言表示。

Instruction-tuning

在模型pre-training之后，让模型针对特定任务进行微调

3.1Comprehensive Evaluation：有一系列的评价指标

3.2Fine-grained Perception：有一系列的评价指标

Visual Grounding and Object Detection:。。。。。。。

Fine-grained Identification and Recognition:

GVT-bench、MagnifierBench、视觉编码器、CV-Bench、P2GB、VisualCoT这几个都是评价的指标

Nuanced Vision-language Alignment:。。。。。。。。

3.3Image Understanding

Multi-image Understanding:

Implication Understanding:

Image Quality and Aesthetics Perception:

等等

论文中的接下来的内容，都是对上面五个类别分别的评价指标进行说明