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VLMEvalKit项目Qwen2.5模型在MathVerse评测中的得分异常分析与解决方案

2025-07-03 04:11:54作者:卓艾滢Kingsley

在开源多模态评测框架VLMEvalKit的实际应用中,开发者Sync-yxh发现了一个值得注意的技术现象:当使用Qwen2.5-vl-instruct-3b模型对MathVerse_MINI_Vision_only数据集进行评测时,模型得分(9.0)显著低于OpenCompass官方报告的基准值(31.2)。经过深入分析,我们揭示了问题本质并提出了有效的解决方案。

问题现象分析

该问题出现在本地vLLM推理环境下,评测过程中观察到以下关键特征:

  1. 评测提示词(prompt)采用标准VQA格式,内容为"根据图片中的问题直接回答并给出正确选项字母(如A/B/C/D)"
  2. 模型输出结果包含完整推理过程,而非预期的单一选项字母
  3. 得分计算逻辑直接对输出结果进行整型转换导致匹配失败

技术原理探究

深入研究发现,Qwen2.5-72B等大模型在数学推理任务中具有以下特性:

  1. 输出模式差异:与简单分类模型不同,大语言模型倾向于输出完整推理链
  2. 结果格式化:模型会在最终答案前附加分析过程(如"经过计算,正确答案是:A")
  3. 评测适配问题:原始评分逻辑假设输出为纯选项字符,未考虑大模型的复杂输出模式

解决方案实现

针对该问题,我们提出两种技术方案:

方案一:结果提取优化

修改评分逻辑,从模型输出中提取首个字符作为答案判断:

# 原代码
score = int(res) == 1  
# 修改为
score = int(res[0]) == 1

方案二:提示词工程优化

增强提示词的指令约束性:

"请严格按以下格式回答:直接输出选项字母(仅一个大写字母),不要包含任何额外文字。问题:..."

实践建议

对于本地vLLM推理环境的使用者,建议:

  1. 对模型输出进行预处理,提取有效答案片段
  2. 针对不同模型特性设计差异化的评分策略
  3. 建立输出格式校验机制,确保评测结果可靠性
  4. 在跨模型比较时注意输出模式的兼容性处理

该案例典型地展示了在大模型评测中格式适配的重要性,为多模态评测系统的实践应用提供了有价值的参考经验。

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