多元智能模型「智源发布多模态模型中文评测基准CMMU」

2月1日 消息:智源研究院发布了中文多模态模型评测基准 CMMU（Chinese Multimodal Model Understanding and Reasoning Benchmark），旨在为中文多模态模型领域提供一个全面、中立的评测基准。

该评测基准目前发布了 CMMU v0.1版本，其中包含了3603道题目，涵盖了小学、初中和高中的数学、物理、化学、生物、政治、地理和历史等七门学科。其中，250道题目为小学题目，1697道为初中题目，1656道为高中题目。

CMMU 评测基准的难度分为 “普通” 和 “困难”，比例大致为8:2。对于填空题，基于实际情况，有639道题被拆分成了1632个子问题。

通过对多个闭源模型和开源模型进行评测，CMMU 基准得出的结果显示，目前的多模态模型在该基准下的答题准确率约为30% 左右。从学科的角度来看，模型在政治和历史等偏向于知识记忆的学科上表现较好，但在数学和物理等需要推理能力的学科上表现不佳。

CMMU 评测基准采用了一种称为 ShiftCheck 的评测方式，以避免模型通过随机猜测或 position bias（位置偏差）而达到正确答案。同时，通过对模型选择每个选项的概率分布进行分析，量化 position bias 的程度，进一步评估模型的表现。

CMMU 评测基准将验证集完全公开，方便研究人员测试模型。测试集将集成至 FlagEval 大模型评测平台和 Hugging Face 平台，用户可以自行申请评测。此外，智源研究院将持续邀请教师改编或新编学科考题，扩充 CMMU 评测集，以保证评测结果客观、公正，并探索基于判别模型的评测方式，以适应多模态模型的发展需要。

项目地址：https://github.com/FlagOpen/CMMU