(9-2)MM-Vet多模态大模型评估系统：项目架构

9.2  项目架构

MM-Vet 的项目架构由多模态数据集、推理脚本和评估工具三部分构成，针对大模型的综合能力进行全面评估。项目采用模块化设计，包括数据处理、推理运行和基于大语言模型的评分分析，确保灵活性和高效性。同时，它提供直观的可视化结果和公开排行榜，助力研究者快速对比模型性能并推动领域发展。

9.2.1  功能模块

MM-Vet 项目的架构以模块化设计为核心，聚焦于多模态大模型综合能力的系统性评估。MM-Vet 的功能模块主要包括以下几部分：

1. 多模态数据处理模块：提供一个高质量的、多能力集成的数据集，用于测试视觉-语言模型的综合性能，覆盖识别、OCR、知识、空间理解、数学等多种能力场景。
2. 推理模块：支持多种模型（如GPT-4V、Gemini 等）的推理脚本，通过运行不同模型的推理输出结果，生成与数据集匹配的答案文件。
3. 评估模块：基于大语言模型（如GPT）构建的评估工具，对推理结果进行评分和分析，并生成各类能力评分、标准差、对比结果等。
4. 结果可视化和排行榜模块：提供详细的性能分析报告，生成易于理解的可视化图表，同时支持排行榜系统，展示不同模型的评分和排名情况。

9.2.2  技术栈

概括来说，MM-Vet 项目的技术栈包括以下关键技术组件：

1. 编程语言与框架

1. 使用 Python 作为核心语言，结合 NumPy、Pandas 等库进行数据处理与分析。
2. 借助 Hugging Face Transformers 和 OpenAI API 实现大语言模型和多模态模型的调用与评估。

2. 多模态模型支持

支持主流的多模态模型推理，如 GPT-4V、Gemini、Qwen-VL 等，提供标准化的推理脚本以生成模型输出结果。

3. 评估工具

使用 GPT 模型实现自动化评分与评估，验证模型在多模态任务上的综合能力。

4. 数据与可视化

1. 数据存储与处理基于 CSV 和 JSON 格式。
2. 结果分析和性能展示结合 Matplotlib 或 Seaborn 生成可视化图表。

5. 基础设施与接口

1. 通过 Hugging Face Space 提供在线评估功能。
2. 数据和代码托管在 GitHub，评估结果集成到 Papers with Code 排行榜。

6. 许可与开源

1. 代码采用 Apache 2.0 开源协议，数据集遵循 CC BY-NC 4.0 协议以保护内容版权。
2. 这些技术共同构建了一个高效、模块化的多模态模型评估系统。