报告行业投资评级 无相关内容 报告的核心观点 多模态大模型发展现状 - 多模态大模型在图像识别、图文深度理解与推理以及图片创作等复杂图文交互任务中展现出显著优势[6][7] - 多模态大模型正在迅速融入各行业的应用场景,服务于生产生活的各方面[6][7] - 图文双模态大模型发展尤为迅速,在处理图像与文本及其复杂交互关系上取得显著成果[8] 多模态大模型评测需求 - 识别类任务:包括基础任务和应用任务,需关注准确性、鲁棒性等指标[9][10] - 理解类任务:包括基础类和应用类,需关注准确性、上下文感知、通用性与专一性等指标[9][10] - 创作类任务:需关注生成质量、内容匹配度、多样性和创新性等指标[10][11] - 推理类任务:需关注推理准确性、推理深度、专业知识应用、逻辑一致性和可解释性等指标[11] 多模态大模型评测面临的问题与挑战 - 高泛化性对评测任务选取提出挑战[13][14] - 高复杂度对评测数据构建提出更高要求[14][15] - 评价结果的客观性需要重点考虑[15][16] 根据报告目录进行总结 多模态大模型评测技术 - 主要评测方式包括客观评测和主观评测[18] - 典型评测维度包括模型性能、模型泛化能力、模型鲁棒性和模型一致性[19][20] - 常见评测指标包括准确率、F1值、BLEU、IS指标、CLIP相似度等[21][22] "弈衡"多模态大模型评测体系 - 采用"2-4-6"层级架构,包含2类评测场景、4项评测要素和6种评测维度[35][36] - 评测场景分为基础任务和应用任务,全面覆盖识别、理解、创作和推理等能力[37][38][40][41] - 评测要素包括评测方式、评测指标、评测数据和评测工具[42][46][50][54] - 评测维度包括功能性、准确性、可靠性、安全性、交互性和应用性[61][62][63] 多模态大模型评测展望 - 未来评测技术研究重点可能聚焦于针对特定业务场景开展评测,以及跟踪技术演进优化评测体系[65][66][67]