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# SimpleVQA
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## 概述
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SimpleVQA 是首个全面的多模态基准测试，用于评估多模态大语言模型（MLLMs）回答自然语言简短问题时的事实性能力。该基准包含高质量、具有挑战性的问题，并配有静态且不受时间影响的标准答案。
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## 任务描述
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- **任务类型**：事实性视觉问答（Factual Visual Question Answering）
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- **输入**：图像 + 事实性问题
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- **输出**：简短的事实性答案
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- **领域**：事实性、视觉推理、知识回忆
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## 主要特点
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- 覆盖多种任务和场景
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- 高质量、具有挑战性的问题
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- 静态且不受时间影响的标准答案（无时间依赖性）
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- 评估方法直接明了
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- 测试模型真实的事实性知识，而非仅依赖模式匹配
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## 评估说明
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- 默认使用 **test** 数据划分进行评估
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- 主要指标：基于大语言模型（LLM）评判器的 **准确率（Accuracy）**
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- 三级评分标准：CORRECT（正确）、INCORRECT（错误）、NOT_ATTEMPTED（未作答）
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- LLM 评判器采用详细的评分规则进行语义匹配
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- 包含丰富的元数据，如语言、来源和原子事实
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## 属性
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| 属性 | 值 |
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|----------|-------|
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| **基准测试名称** | `simple_vqa` |
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| **数据集ID** | [m-a-p/SimpleVQA](https://modelscope.cn/datasets/m-a-p/SimpleVQA/summary) |
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| **论文** | N/A |
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| **标签** | `MultiModal`, `QA`, `Reasoning` |
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| **指标** | `acc` |
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| **默认示例数** | 0-shot |
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| **评估划分** | `test` |
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## 数据统计
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| 指标 | 值 |
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|--------|-------|
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| 总样本数 | 2,025 |
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| 提示词长度（平均） | 56.22 字符 |
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| 提示词长度（最小/最大） | 27 / 1015 字符 |
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**图像统计信息：**
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| 指标 | 值 |
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|--------|-------|
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| 图像总数 | 2,025 |
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| 每样本图像数 | 最小: 1, 最大: 1, 平均: 1 |
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| 分辨率范围 | 106x56 - 5119x3413 |
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| 格式 | jpeg, png |
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## 样例示例
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**子集**: `default`
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```json
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"input": [
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{
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"id": "4340fc24",
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"content": [
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{
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"text": "Answer the question:\n\n图中所示穴位所属的经脉是什么？"
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},
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{
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"image": "[BASE64_IMAGE: jpeg, ~26.5KB]"
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}
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]
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}
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],
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"target": "足阳明胃经",
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"id": 0,
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"group_id": 0,
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"metadata": {
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"data_id": 0,
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"image_description": "",
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"language": "CN",
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"original_category": "中华文化_中医",
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||
"source": "https://baike.baidu.com/item/%E4%BC%8F%E5%85%94%E7%A9%B4/3503684#:~:text\\u003d%E4%BA%BA%E4%BD%93%E7%A9%B4%E4%BD%8D%E5%90%8D%E4%BC%8F%E5%85%94%E7%A9%B4F%C3%BA%20t%C3%B9%EF%BC%88ST32%EF%BC%89%E5%B1%9E%E8%B6%B3%E9%98%B3%E6%98%8E%E8%83%83%E7%BB%8 ... [TRUNCATED] ... 4%BE%A7%E7%AB%AF%E7%9A%84%E8%BF%9E%E7%BA%BF%E4%B8%8A%EF%BC%8C%E9%AB%8C%E9%AA%A8%E4%B8%8A%E7%BC%98%E4%B8%8A6%E5%AF%B8%E3%80%82%E4%BC%8F%E5%85%94%E5%88%AB%E5%90%8D%E5%A4%96%E4%B8%98%E3%80%81%E5%A4%96%E5%8B%BE%EF%BC%8C%E4%BD%8D%E4%BA%8E%E5%A4%A7",
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"atomic_question": "图中所示穴位的名称是什么？",
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"atomic_fact": "伏兔"
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}
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}
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```
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*注：部分内容因显示需要已被截断。*
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## 提示模板
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**提示模板：**
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```text
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Answer the question:
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{question}
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```
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## 使用方法
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### 使用 CLI
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```bash
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evalscope eval \
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--model YOUR_MODEL \
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--api-url OPENAI_API_COMPAT_URL \
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--api-key EMPTY_TOKEN \
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--datasets simple_vqa \
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--limit 10 # 正式评估时请删除此行
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```
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### 使用 Python
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```python
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from evalscope import run_task
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from evalscope.config import TaskConfig
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task_cfg = TaskConfig(
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model='YOUR_MODEL',
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api_url='OPENAI_API_COMPAT_URL',
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api_key='EMPTY_TOKEN',
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datasets=['simple_vqa'],
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limit=10, # 正式评估时请删除此行
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)
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run_task(task_cfg=task_cfg)
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``` |