OpenCompass多模态评测套件中HallusionBench综合得分计算方法解析
背景介绍
OpenCompass多模态评测套件(VLMEvalKit)中的HallusionBench是一个专门用于评估多模态模型在幻觉(hallucination)和错觉(illusion)方面表现的基准测试集。该基准测试集能够全面评估模型在视觉问答任务中的准确性、鲁棒性和可靠性。
评测指标详解
HallusionBench主要包含三个核心评测指标:
-
aACC(Answer Accuracy):衡量模型回答准确性的指标,评估模型在给定问题和图像的情况下提供正确答案的能力。
-
qACC(Question Accuracy):评估模型对问题理解能力的指标,检测模型是否能够正确解析和响应不同类型的问题。
-
fACC(Failure Accuracy):专门针对模型失败情况的评估指标,用于分析模型在特定场景下的鲁棒性表现。
综合得分计算方法
虽然原始论文中没有定义"Overall Score"这一综合指标,但OpenCompass团队为了更直观地展示模型在HallusionBench上的整体表现,特别设计了综合得分计算方法:
综合得分 = (aACC + qACC + fACC) / 3
这种计算方法采用简单的算术平均,能够平衡三个不同维度的表现,为研究人员和开发者提供一个单一数值来快速比较不同模型的整体性能。
实际应用建议
在使用HallusionBench进行模型评估时,建议:
-
不仅要关注综合得分,还应该分别分析aACC、qACC和fACC三个子指标,以全面了解模型在不同方面的表现。
-
对于特定应用场景,可以根据需求调整三个指标的权重比例,例如在需要高可靠性的应用中,可以适当增加fACC的权重。
-
综合得分最适合用于模型间的横向比较,但在分析单个模型时,仍需深入各子指标的表现。
通过这种综合评估方法,研究人员可以更全面地了解多模态模型在应对幻觉和错觉方面的能力,为模型优化和改进提供明确方向。
PaddleOCR-VL
PaddleOCR-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- DDeepSeek-V3.2-ExpDeepSeek-V3.2-Exp是DeepSeek推出的实验性模型,基于V3.1-Terminus架构,创新引入DeepSeek Sparse Attention稀疏注意力机制,在保持模型输出质量的同时,大幅提升长文本场景下的训练与推理效率。该模型在MMLU-Pro、GPQA-Diamond等多领域公开基准测试中表现与V3.1-Terminus相当,支持HuggingFace、SGLang、vLLM等多种本地运行方式,开源内核设计便于研究,采用MIT许可证。【此简介由AI生成】Python00
openPangu-Ultra-MoE-718B-V1.1
昇腾原生的开源盘古 Ultra-MoE-718B-V1.1 语言模型Python00HunyuanWorld-Mirror
混元3D世界重建模型,支持多模态先验注入和多任务统一输出Python00AI内容魔方
AI内容专区,汇集全球AI开源项目,集结模块、可组合的内容,致力于分享、交流。03Spark-Scilit-X1-13B
FLYTEK Spark Scilit-X1-13B is based on the latest generation of iFLYTEK Foundation Model, and has been trained on multiple core tasks derived from scientific literature. As a large language model tailored for academic research scenarios, it has shown excellent performance in Paper Assisted Reading, Academic Translation, English Polishing, and Review Generation, aiming to provide efficient and accurate intelligent assistance for researchers, faculty members, and students.Python00GOT-OCR-2.0-hf
阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile013
- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选









