Einführung in LMMs-Eval: Ein umfassendes Bewertungssystem für multimodale Modelle

Hintergrund und Notwendigkeit

Die Entwicklung großer multimodaler Modelle (LMMs) hat in den letzten Jahren erhebliche Fortschritte gemacht. Diese Modelle, die in der Lage sind, sowohl sprachliche als auch visuelle Informationen zu verarbeiten, spielen eine entscheidende Rolle bei der Realisierung von künstlicher allgemeiner Intelligenz (AGI). Allerdings stellt die Bewertung dieser Modelle eine große Herausforderung dar, da die notwendigen Benchmarks und Datensätze weit verstreut und schwer zugänglich sind.

Vorstellung von LMMs-Eval

Um diesen Herausforderungen zu begegnen, wurde LMMs-Eval entwickelt, ein einheitliches und standardisiertes Benchmark-Framework für die Bewertung großer multimodaler Modelle. LMMs-Eval integriert über 70 bis 80 Datensätze, sowohl für Bilder als auch Videos, und wird kontinuierlich um 1-2 Datensätze pro Woche erweitert. Zudem unterstützt es mehr als zehn verschiedene Modelle und bietet eine standardisierte Schnittstelle zur Integration eigener Modelle und Datensätze.

Hauptmerkmale von LMMs-Eval

- Einheitliches Benchmark-Framework: LMMs-Eval bietet eine standardisierte und transparente Bewertungsumgebung für multimodale Modelle. - Umfassende Abdeckung: Über 70 Datensätze und mehr als 10 Modelle sind integriert, was eine umfassende Bewertung ermöglicht. - Erweiterbarkeit: Benutzer können ihre eigenen Modelle und Datensätze hinzufügen und über die standardisierte Schnittstelle integrieren. - Effizienz: LMMs-Eval Lite bietet eine abgespeckte Version des Frameworks, die sowohl Abdeckung als auch Effizienz betont.

Die Bedeutung von Benchmarks in der KI-Entwicklung

Benchmarks sind entscheidend, um den Fortschritt in der KI zu messen und Modelle zu vergleichen. Sie helfen dabei, die Stärken und Schwächen einzelner Modelle zu identifizieren und gezielte Verbesserungen vorzunehmen. In der Vergangenheit hat das lm-evaluation-harness für Sprachmodelle wertvolle Präzedenzfälle geschaffen, indem es integrierte Daten- und Modellschnittstellen bereitstellte und die schnelle Bewertung von Sprachmodellen ermöglichte. LMMs-Eval baut auf diesen Erfahrungen auf und erweitert sie auf multimodale Modelle.

Herausforderungen und Lösungen

Trotz der umfassenden Abdeckung und der standardisierten Schnittstelle sieht sich LMMs-Eval weiterhin mit der Herausforderung konfrontiert, eine kostengünstige und kontaminationsfreie Bewertung zu gewährleisten. Um dieses "Trilemma" zu lösen, wurde LMMs-Eval Lite eingeführt. Diese Version des Frameworks konzentriert sich auf eine effiziente Bewertung, indem unnötige Dateninstanzen entfernt werden, ohne die Qualität der Bewertungen zu beeinträchtigen.

LiveBench: Echtzeitbewertung

Ein weiteres innovatives Feature von LMMs-Eval ist die Einführung von LiveBench. Dieses Tool nutzt kontinuierlich aktualisierte Nachrichten und Online-Foren, um die Generalisierungsfähigkeiten von Modellen in der Praxis zu bewerten. Dadurch wird sichergestellt, dass die Modelle auf dem neuesten Stand der Informationen getestet werden und keine Kontamination während der Bewertungen auftritt.

Installation und Nutzung

Die Installation von LMMs-Eval ist einfach und kann über PyPI erfolgen. Für die Entwicklungsversion kann das Paket aus dem GitHub-Repository geklont und installiert werden. Die Nutzung des Frameworks ist ebenfalls benutzerfreundlich gestaltet: Mit einem einzigen Befehl können Modelle auf mehreren Datensätzen bewertet werden. Dabei werden detaillierte Protokolle und Muster generiert, die die Modellparameter, Eingabefragen, Modellantworten und die korrekten Antworten enthalten.

Beispielhafte Befehle zur Bewertung

Zur Bewertung eines Modells auf mehreren Datensätzen kann folgender Befehl verwendet werden: ``` accelerate launch --num_processes=8 -m lmms_eval --model llava --model_args pretrained="liuhaotian/llava-v1.5-7b" --tasks mme,mmbench_en --batch_size 1 --log_samples --log_samples_suffix llava_v1.5_mme_mmbenchen --output_path ./logs/ ``` Für andere Modelle und Datensätze können die entsprechenden Parameter angepasst werden.

Unterstützte Modelle und Datensätze

LMMs-Eval unterstützt eine Vielzahl von Modellen und Datensätzen. Zu den unterstützten Modellen gehören unter anderem GPT4V, LLaVA-Serien, Qwen-VL-Serien und viele mehr. Die unterstützten Datensätze umfassen AI2D, ChartQA, COCO Caption und viele weitere, die eine umfassende Bewertung der Modelle ermöglichen.

Fazit

LMMs-Eval stellt einen bedeutenden Fortschritt in der Bewertung großer multimodaler Modelle dar. Durch die umfassende Abdeckung, die standardisierte Schnittstelle und die innovative LiveBench-Funktion bietet es eine effiziente und zuverlässige Bewertungsumgebung. Dies wird nicht nur die Forschung vorantreiben, sondern auch die Entwicklung leistungsfähigerer und robusterer KI-Modelle beschleunigen.

Bibliographie

https://twitter.com/PY_Z001/status/1813818531924062426 https://arxiv.org/abs/2407.12772 https://github.com/EvolvingLMMs-Lab/lmms-eval https://github.com/neulab/lmms-eval-mmlmm https://arxiv.org/html/2407.12772v1 https://lmms-lab.github.io/lmms-eval-blog/lmms-eval-0.1/ https://lmms-lab.github.io/lmms-eval-blog/ https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2024/papers/Cui_On_the_Robustness_of_Large_Multimodal_Models_Against_Image_Adversarial_CVPR_2024_paper.pdf