AIR-Bench-Chat

概述

AIR-Bench Chat 是 AIR-Bench（Audio InstRuction Benchmark，ACL 2024 主会）的生成部分——这是首个面向大型音频-语言模型（LALMs）的指令遵循基准测试，涵盖人类语音、自然声音和音乐。该数据集包含约 2,000 个开放式音频问答对，覆盖语音、声音、音乐及混合音频场景；模型的回答由 GPT-4 作为裁判，对照参考答案进行评分。

任务描述

任务类型：开放式音频问答。
输入：一段音频片段加一个自由形式的问题。
输出：一段文本答案，将根据参考答案进行评估。

类别（8 项任务 → 5 个报告类别）

官方 cal_score.py 脚本将 8 项 Chat 任务聚合为以下五个类别：

speech（语音）: speech_QA, speech_dialogue_QA
sound（声音）: sound_QA, sound_generation_QA
music（音乐）: music_QA, music_generation_analysis_QA
speech_and_sound（语音与声音）: speech_and_sound_QA
speech_and_music（语音与音乐）: speech_and_music_QA

论文中的 Mixed-audio（混合音频）= mean(speech_and_sound, speech_and_music)。

数据集获取

该数据集托管在 ModelScope 上：evalscope/AIR-Bench-Dataset。采用 audiofolder + JSON 元数据 的布局。evalscope 在首次运行时通过 modelscope.dataset_snapshot_download 按需下载；完整数据集约 49 GB，建议通过 extra_params 参数限制仅拉取所需任务。
如果数据集已存在于本地磁盘，请传入 dataset_args={'air_bench_chat': {'local_path': '/path/to/AIR-Bench-Dataset'}}；本地根目录应包含 Chat/ 文件夹。

评估协议

裁判大语言模型（默认为 GPT-4）接收问题、音频的文本描述（来自数据集的 meta_info）、参考答案（answer_gt）以及模型的回答，并输出一行包含两个 [1, 10] 范围内的整数分数。
为消除位置偏差，每个样本会被评判两次（交换参考答案与模型预测的顺序），然后取平均分。此做法与官方仓库中的 cal_score.py 一致；可通过设置 extra_params={'do_swap': False} 禁用该行为，以节省一半的裁判成本。
报告指标 gpt_score 为模型的平均裁判分数；win_rate 记录模型严格优于参考答案的频率。

官方排行榜使用 `gpt-4-0125-preview` 作为裁判模型。如果该特定快照不可用，请使用其他可用的 GPT-4 级别裁判模型；由于裁判模型变更，绝对分数可能与已发表结果存在偏差。

实现说明

通过 --judge-model-args 指定裁判模型；请确保所选模型支持长上下文（对话类任务的 meta_info 可能超过 4k tokens）。
设置 extra_params={'tasks': [...]} 可仅评估指定的 Chat 任务名称——适用于部分运行。

属性

属性	值
基准测试名称	`air_bench_chat`
数据集 ID	evalscope/AIR-Bench
论文	Paper
标签	`Audio`, `InstructionFollowing`, `QA`
指标	`gpt_score`, `win_rate`
默认示例数	0-shot
评估分割	`test`

数据统计

指标	值
总样本数	2,200
提示词长度（平均）	83.89 字符
提示词长度（最小/最大）	17 / 423 字符

各子集统计信息：

子集	样本数	提示平均长度	提示最小长度	提示最大长度
`speech_QA`	400	64.33	23	148
`speech_dialogue_QA`	400	77.03	29	206
`sound_QA`	400	73.29	17	166
`sound_generation_QA`	100	222.52	130	423
`music_QA`	400	57.54	24	202
`music_generation_analysis_QA`	100	267.52	148	395
`speech_and_sound_QA`	200	63.98	25	127
`speech_and_music_QA`	200	69.37	32	127

音频统计信息：

指标	值
音频文件总数	2,200
每样本音频数量	最小: 1, 最大: 1, 平均: 1
格式	mp3, wav

样例示例

子集: speech_QA

{
  "input": [
    {
      "id": "5781ee73",
      "content": [
        {
          "audio": "/root/.cache/modelscope/hub/datasets/evalscope/AIR-Bench-Dataset/Chat/speech_QA_iemocap/Ses01F_script01_1_M025.wav",
          "format": "wav"
        },
        {
          "text": "Who is the speaker addressing at the end of the speech?"
        }
      ]
    }
  ],
  "target": "The speaker is addressing Mom at the end of the speech.",
  "id": 0,
  "group_id": 0,
  "subset_key": "speech_QA",
  "metadata": {
    "uniq_id": 400,
    "task_name": "speech_QA",
    "dataset_name": "iemocap",
    "category": "speech",
    "meta_info": "{'emotion': 'neutral', 'gender': 'male', 'transcription': \"And then we'll thrash it out with father. Okay Mom? Don't avoid me.\"}",
    "question": "Who is the speaker addressing at the end of the speech?"
  }
}

提示模板

提示模板：

{question}

额外参数

参数	类型	默认值	描述
`tasks`	`list`	`None`	可选的 Chat 任务名称列表（子集包括 ['music_QA', 'music_generation_analysis_QA', 'sound_QA', 'sound_generation_QA', 'speech_QA', 'speech_and_music_QA', 'speech_and_sound_QA', 'speech_dialogue_QA']）。默认评估所有任务。
`do_swap`	`bool`	`True`	若为 True（默认），每个样本会评判两次（交换参考答案与模型预测的顺序），然后取平均分。禁用可节省一半裁判成本，但会引入位置偏差。

使用方法

使用 CLI

evalscope eval \
    --model YOUR_MODEL \
    --api-url OPENAI_API_COMPAT_URL \
    --api-key EMPTY_TOKEN \
    --datasets air_bench_chat \
    --limit 10  # 正式评估时请删除此行

使用 Python

from evalscope import run_task
from evalscope.config import TaskConfig

task_cfg = TaskConfig(
    model='YOUR_MODEL',
    api_url='OPENAI_API_COMPAT_URL',
    api_key='EMPTY_TOKEN',
    datasets=['air_bench_chat'],
    dataset_args={
        'air_bench_chat': {
            # subset_list: ['speech_QA', 'speech_dialogue_QA', 'sound_QA']  # 可选，仅评估指定子集
            # extra_params: {}  # 使用默认额外参数
        }
    },
    limit=10,  # 正式评估时请删除此行
)

run_task(task_cfg=task_cfg)

6.5 KiB Raw Blame History Unescape Escape