弈衡：多模态大模型评测体系白皮书-中国移动_29页_1mb

弈衡多模态大模型评测体系白皮书（2024）
核心内容总结

随着人工智能技术发展，多模态大模型在处理图像、文本等数据方面展现强大能力，广泛应用于内容创作、医疗、金融、智能制造等领域。但评测体系尚未成熟，需构建科学、公正、可操作的框架以指导技术发展和实际应用。中国移动技术能力评测中心联合多方力量，提出“弈衡”评测体系，旨在为多模态模型提供全面评估基准。

1. 发展现状与评测需求
多模态大模型已从单一文本处理扩展至图像、视频、音频等多模态数据，典型模型包括GPT-4Vision、Gemini、文心一言等。评测需覆盖识别、理解、创作、推理四类任务：

• 识别类：如实例识别、目标检测，关注准确性、鲁棒性、泛化能力等；
• 理解类：如场景理解、字幕匹配，要求模型把握整体场景与事物关系；
• 创作类：图像生成、风格转换等，需评估生成质量、匹配度、创新性；
• 推理类：如数学逻辑推理、代码生成，考察模型的逻辑一致性和专业知识应用。

2. 评测问题与挑战
现有评测体系面临三大难题：

• 任务选择与泛化性：模型能力广泛但存在局限，需平衡测试场景覆盖与模型现有能力；
• 数据构建与客观性：大模型参数量大、训练数据复杂，需梯度性设置测试用例并区分难易程度；
• 结果客观性：创作类任务依赖主观评价，需制定统一评分标准并减少人为误差。

3. 评测方式与技术体系
“弈衡”体系提出“2-4-6”框架，涵盖两类评测场景（基础与应用任务）、四项要素（方式、指标、数据、工具）及六项维度（功能性、准确性、可靠性、安全性、交互性、应用性）。

• 评测方式：结合客观指标（如准确率、FID、BLEU）与主观评价（专家评分、用户反馈），支持零样本、单样本、少样本及提示工程等策略；
• 评测维度：功能性侧重任务种类与多模态支持能力，准确性聚焦生成结果与标准答案的匹配度，可靠性评估抗噪声与一致性，安全性检测内容毒性与合规性，交互性关注响应速度与用户友好性，应用性衡量实际部署与落地效果。

4. 典型评测体系参考
业界已有多项评测标准，如MMBench（多任务覆盖）、OCRBench（OCR专项）、智源评测体系（全维度评估）、SEED-Bench（大规模测试用例）等，但均未全面涵盖用户需求与复杂场景，需进一步优化。

5. 评测数据与工具构建

• 数据集设计：避免使用训练集常见数据，采用梯度难度设置；强调丰富性（多场景覆盖）、公平性（跨语言文化兼容）、准确性（减少歧义）。
• 评测平台：提供数据管理、任务下发、监控、审核、结果分析等功能，支持自动化评测与专家评分结合，生成可视化榜单与智能报告，提升评测效率与可信度。

6. 行业意义与未来方向
“弈衡”体系可为中国移动在工业、政务、金融等行业的模型应用提供标准基线，推动国产大模型成熟与落地。未来评测技术需关注：

• 场景化评测：针对实际业务需求设计复杂任务，明确模型性能边界；
• 动态优化：跟踪技术演进，更新数据与指标，增强对新兴场景的适应性。

该体系通过多维度评估，助力大模型技术与行业深度融合，促进AI在各领域的创新应用。