南大&旷视研究院突破：视觉大模型对齐成本骤降，无需人工或GPT-4标注

回顾以往的多模态领域，对多模态大模型的评估仍然面临挑战，主要在于缺乏统一的基准。我们很高兴地向大家介绍一种全新的评估方法——SeVa，它旨在为多模态语言模型的视觉推理能力提供更为全面的衡量标准。

当前主流的评估方式倾向于采用固定的数据处理流程（pipeline），这虽然简化了评估过程，但也限制了模型在真实场景中的应用。为了更准确地评估模型，我们需要一种能够反映模型实际能力的评估方法。多模态模型的能力评估，不应仅限于特定的数据集，而应着眼于更广泛的实际应用场景。因此，我们需要关注多模态的综合能力，而不仅仅是单一方面的表现。

SeVa的创新之处在于它能够对模型进行细致的评估。考虑到现有8k分辨率图像数据集的限制，为了更全面地测试多模态语言模型，我们需要更加精细化的评估指标，并对现有的大模型进行深入的性能分析，例如GPT-4等。

在众多基准测试中，SeVa能够更准确地评估模型的多模态能力，并且可以在多种视觉推理场景中进行测试。与GPT-4常用的MMVet和LLaVA-bench等基准相比，SeVa的测试结果更具参考价值。此外，SeVa还支持调整视觉模块和语言模块的各种参数，例如调整temperature参数，以便进行更全面的性能测试。

总的来说，SeVa为我们提供了一个更加全面和细致的多模态评估框架，它有助于我们更准确地了解AI模型的真实能力。通过SeVa的评估结果，我们可以更清楚地认识到，目前的多模态模型在应对复杂任务时仍面临诸多挑战。在未来的研究中，我们需要更加关注AI模型在实际应用中的表现。

项目地址:https://github.com/Kevinz-code/SeVa