视觉语言模型(VLMs)通过多种基准进行评估,以测试它们在涉及视觉和语言的不同任务中的表现。一些最常见的基准包括视觉问答(VQA)数据集,在这些数据集中,模型的评估基于其回答与图像相关的问题的能力。另一个广泛使用的基准是图像-文本检索挑战,它评估模型将图像与相应文本描述相匹配的能力,反之亦然。此外,像COCO图像描述这样的基准,侧重于模型生成图像说明的能力,从而全面展现其生成相关和连贯描述的理解。
VQA数据集,例如VQAv2,包含成千上万关于图像的问题,通常需要模型对所看到的内容进行推理。这些数据集上的表现以准确率为衡量标准,反映模型正确回答问题的数量。图像-文本检索基准,如MSCOCO,涉及图像和文本的配对,测试模型满足诸如“找到与此描述相匹配的图像”的查询的能力。这个任务有助于评估模型对图像内容和语言语义的理解。
最后,COCO图像描述基准不仅衡量生成描述的正确性,还评估输出的质量和流畅性。这为模型在描述图像时的创造能力提供了洞见。这些基准为测量VLMs在整合和处理视觉与文本信息方面的表现提供了一种结构化的方法,成为开发者提升模型性能或比较不同系统的重要工具。