LMMs-Eval项目中PerceptionTest任务评估的注意事项
2025-07-01 23:34:41作者:翟萌耘Ralph
在大型多模态模型(LMM)评估工具LMMs-Eval的使用过程中,开发者可能会遇到一个常见问题:当尝试使用"PerceptionTest"或"perceptiontest"作为任务参数时,系统会返回"tasks not found"的错误提示。这种情况实际上是由于任务名称拼写不规范导致的。
经过项目维护者的确认,正确的任务名称应该使用以下两种形式之一:
- perceptiontest_val
- perceptiontest_test_mc
这个问题的出现反映了在大型评估框架中任务命名的规范性和一致性要求。LMMs-Eval作为一个专业的评估工具,其任务命名通常遵循特定的命名约定,包括:
- 使用小写字母和下划线的组合
- 明确区分验证集(val)和测试集(test)
- 对于多选题类型的任务,使用_mc后缀标识
对于开发者而言,在使用这类评估工具时需要注意:
- 仔细查阅项目的官方文档,确认正确的任务名称
- 了解项目采用的命名规范体系
- 在遇到类似问题时,可以尝试常见的命名变体组合
这个案例也提醒我们,在构建和使用大型评估框架时,建立清晰、一致的命名规范对于项目的可维护性和用户体验都至关重要。规范的命名不仅能够避免混淆,还能帮助开发者更快地理解任务的性质和用途。
通过遵循这些规范,开发者可以更高效地利用LMMs-Eval工具进行模型评估工作,确保评估过程的准确性和可重复性。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C0131
let_datasetLET数据集 基于全尺寸人形机器人 Kuavo 4 Pro 采集,涵盖多场景、多类型操作的真实世界多任务数据。面向机器人操作、移动与交互任务,支持真实环境下的可扩展机器人学习00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python059
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
AgentCPM-ReportAgentCPM-Report是由THUNLP、中国人民大学RUCBM和ModelBest联合开发的开源大语言模型智能体。它基于MiniCPM4.1 80亿参数基座模型构建,接收用户指令作为输入,可自主生成长篇报告。Python00
最新内容推荐
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
496
3.64 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
300
338
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
306
131
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
868
479
暂无简介
Dart
744
180
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
297
346
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
11
1
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
66
20
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
150
882