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。