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>
2.3 KiB
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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_1、video_1、audio_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:BLEU、Rouge(主评分指标为 Rouge-L-R)
- 在 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 | 值 |
|---|---|
| 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)