sora 13274243a0 Bump vendored EvalScope and add K3-ready DPV4 configs.
Keep K3 suite selection and report-schema scoring in bash, merge K3/vision dataset_args into dpv4 yamls, and pin EvalScope at 735d920ee911 with local patches.

Co-authored-by: Cursor <cursoragent@cursor.com>
2026-09-02 07:30:48 +00:00

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General-VQA

概述

General-VQA 是一个可自定义的视觉问答Visual Question Answering基准测试用于评估多模态模型。 它支持 OpenAI 兼容的消息格式,并允许灵活地输入图像/视频/音频本地路径、URL 或 base64 编码)。

任务描述

  • 任务类型视觉问答Visual Question Answering
  • 输入:图像/视频/音频 + 以 OpenAI 聊天格式组织的问题
  • 输出:自由格式的文本答案
  • 灵活性:通过 TSV/JSONL 文件支持自定义数据集

核心特性

  • OpenAI 兼容的消息格式
  • 支持多种图像/视频/音频输入方式本地路径、URL、base64
  • 媒体占位符:在纯文本用户消息中使用 <image N> / <video N> / <audio N>,并配合带索引的媒体列(如 image_1video_1audio_1 等),以简化数据格式
  • 支持 BLEU 和 Rouge 指标的灵活评估
  • 通过本地文件加载支持自定义数据集
  • 可扩展以适用于各种 VQA 应用场景

评估说明

  • 默认配置使用 0-shot 评估
  • 默认指标:BLEURouge(主评分指标为 Rouge-L-R
  • test 数据划分上进行评估
  • 数据集格式详见 用户指南

属性

属性
基准测试名称 general_vqa
数据集ID general_vqa
论文 N/A
标签 Custom, MultiModal, QA
指标 BLEU, Rouge
默认示例数 0-shot
评估划分 test

数据统计

统计数据不可用。

样例示例

样例示例不可用。

提示模板

未定义提示模板。

使用方法

使用 CLI

evalscope eval \
    --model YOUR_MODEL \
    --api-url OPENAI_API_COMPAT_URL \
    --api-key EMPTY_TOKEN \
    --datasets general_vqa \
    --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=['general_vqa'],
    limit=10,  # 正式评估时请删除此行
)

run_task(task_cfg=task_cfg)