VLMEvalKit项目新增API自定义提示功能的技术解析

在大型视觉语言模型评估工具VLMEvalKit的最新更新中，开发团队为API接口增加了自定义提示(prompt)功能支持。这一改进解决了用户在实际使用中遇到的关键问题：通过API测试模型与直接测试模型时存在的行为不一致现象。

技术背景方面，视觉语言模型的评估过程中，提示工程(prompt engineering)是影响模型表现的关键因素之一。原先版本中，API接口采用固定格式的提示模板，而本地模型测试则允许更灵活的提示定制，这种差异可能导致评估结果的偏差。

此次更新主要涉及两个核心代码模块的修改：

1. API测试接口(vlmeval/inference.py第33行附近)
2. 本地模型测试接口(vlmeval/inference.py第111行附近)

实现方案上，开发团队通过重构API调用逻辑，新增了prompt参数传递机制。现在用户可以通过指定prompt参数，实现与本地测试完全一致的提示控制，包括：

• 系统提示(system prompt)定制
• 用户指令(user instruction)调整
• 上下文模板(context template)修改

这项改进具有重要的实践价值：

1. 提升评估一致性：确保API测试与本地测试在相同提示条件下进行
2. 增强实验可复现性：研究者可以精确控制提示内容
3. 支持更灵活的评估场景：适应不同领域的特殊提示需求

对于使用者而言，现在可以通过简单的参数传递即可实现自定义提示，例如在调用评估API时指定prompt参数。这一改动保持了API原有的简洁性，同时提供了更大的灵活性。

该功能更新体现了VLMEvalKit项目对评估严谨性的持续追求，也展示了开源社区响应开发者需求的敏捷性。对于视觉语言模型的研究者和开发者来说，这一改进将有助于获得更加准确、可靠的模型评估结果。