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HallusionBench

探索视觉语言模型的幻觉与错觉问题

HallusionBench是一个诊断视觉语言模型中语言幻觉和视觉错觉的测试集。通过图像-文本推理任务,它挑战了GPT-4V和LLaVA-1.5等顶级多模态模型。项目提供案例分析,揭示模型局限性,为改进提供见解。HallusionBench设有公开评测基准,欢迎研究人员贡献失败案例,推动多模态AI发展。

RefChecker - 针对大语言模型输出的精细化幻觉检测框架
GithubRefChecker事实性大语言模型幻觉检测开源项目评估框架
RefChecker是一个标准化评估框架,用于检测大语言模型(LLM)输出中的细微幻觉。该框架将LLM响应分解为知识三元组,在三种不同背景下进行精细化幻觉检测。项目包括人工标注的基准数据集、模块化架构和自动化检查器,有助于评估和改进LLM输出的事实准确性。RefChecker为研究人员和开发者提供了评估和提高LLM生成内容可靠性的工具。
MMVP - 探索多模态大语言模型的视觉局限
GithubInterleaved-MoFMMVP基准测试多模态LLM开源项目视觉模式视觉能力
MMVP基准测试揭示了多模态大语言模型在视觉理解方面的局限。即使是顶尖模型也难以准确完成基本视觉定位任务。项目开发的Interleaved-MoF模型旨在改善这些问题。MMVP还提供了开放的评估工具和数据集,为多模态AI技术的发展做出了贡献。
VLM_survey - 用于视觉任务的 AWESOME 视觉语言模型集合
GithubVision-Language Models开源项目数据集知识蒸馏视觉识别任务预训练方法
本页面详尽介绍了视觉语言模型(VLM)在视觉识别任务中的应用和发展。内容涵盖VLM的起源、常用架构、预训练目标、主流数据集及不同的预训练方式、迁移学习和知识蒸馏方法,并针对这些方法进行了详细的基准测试和分析。页面还讨论了未来研究的挑战和方向,让用户掌握VLM技术在图像分类、对象检测和语义分割等任务中的最新应用进展。
VisionLLM - 面向视觉任务的开放式多模态大语言模型
GithubVisionLLM人工智能多模态大语言模型开源项目视觉语言任务计算机视觉
VisionLLM 系列是一种多模态大语言模型,专注于视觉相关任务。该模型利用大语言模型作为开放式解码器,支持数百种视觉语言任务,包括视觉理解、感知和生成。VisionLLM v2 进一步提升了模型的通用性,扩展了其在多模态应用场景中的能力,推动了计算机视觉与自然语言处理的融合。
T2I-CompBench - 组合式文本到图像生成的全面评估基准
AI模型GithubT2I-CompBench++开源项目文本生成图像组合能力评估基准
T2I-CompBench++是一个用于评估组合式文本到图像生成的增强基准。它引入了人工评估图像-分数对、更全面的组合测试以及被Stable Diffusion 3等模型采用的新评估指标。该基准涵盖颜色、形状、纹理和空间关系等多个方面,通过多种方法全面衡量模型的组合能力。研究人员可利用此基准进行模型训练和评估,促进组合式图像生成技术的进步。
LawBench - 通过司法认知多维度评估大模型法律能力
GithubLawBench大语言模型开源项目数据集法律知识评估认知水平
LawBench通过模拟司法认知的三个维度,设计了20个任务,全面评估大语言模型的法律能力。这些任务包括法律知识记忆、理解和应用,涵盖了法律实体识别、阅读理解、犯罪金额计算和咨询等实际应用场景。LawBench还设立了“弃权率”作为独立评估指标,以衡量模型在法律问询下的回应情况。通过注重实际应用,LawBench为用户提供了可靠的大语言模型法律能力评估工具。
VBench - 视频生成模型多维度质量评估套件
GithubPython包VBench基准套件开源项目视频生成模型评价
VBench项目提供一个全面的基准测试套件,专用于评估视频生成模型的多维质量。通过分层的评估维度,VBench可以细化并客观地评估视频生成质量的多个方面。套件包含详细的提示和评估方法,并提供人类偏好注释,确保结果与人类感知一致。用户可以选择对自定义视频或标准提示进行评估,以确保模型间的公平对比。
LongBench - 双语长文本理解多任务评估
GithubLongBench多语言大模型开源项目评估长文本理解
LongBench首次为大语言模型的长文本理解能力提供双语、多任务的全面评估基准。它覆盖中文和英文,包含六大类共21种任务,适用于单文档QA、多文档QA、摘要提取、少样本学习、合成任务和代码补全等场景。该项目提供自动化评估方法以降低成本,并涵盖平均长度为5k至15k的测试数据。同时,LongBench-E测试集通过统一采样,分析模型在不同输入长度的性能表现。
visualwebarena - 真实视觉网络任务评估多模态智能体表现的基准平台
AI评估GPT-4VGithubVisualWebArena多模态代理开源项目视觉网页任务
VisualWebArena是一个评估多模态自主语言智能体的真实基准平台。它包含多种基于网络的复杂视觉任务,全面评估智能体的各项能力。该项目基于WebArena的可复现评估方法,提供端到端训练和环境重置功能,支持在任意网页上测试多模态智能体。项目还公开了GPT-4V + SoM智能体在910个任务中的表现数据,方便研究人员进行分析和评估。
MultiBench - 多模态学习的多尺度标准基准
BenchmarkGithubMultiBenchMultimodal学习开源项目数据集深度学习
MultiBench是一个系统化、统一的大规模基准,用于多模态表征学习,覆盖15个数据集、10种模态、20个预测任务和6个研究领域。它提供自动化的端到端机器学习管道,简化数据加载、实验设置和模型评估,确保在真实世界中的适用性和鲁棒性。
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