AUTOBENCH-V

AUTOBENCH-V是由阿卜杜拉国王科技大学等机构创建的一个自动化视觉语言模型评估框架。该数据集旨在通过生成相关的图像样本和视觉问答任务，灵活高效地评估大型视觉语言模型（LVLMs）的特定能力。数据集包含多个难度级别的图像描述和问答任务，涵盖了基础理解、空间理解、语义理解、推理能力和大气理解等多个维度。通过该数据集，研究者可以全面评估LVLMs在不同视觉任务中的表现，揭示其在抽象理解和细节推理方面的优势与不足，为未来的研究提供重要参考。

数据集介绍

构建方式

AUTOBENCH-V 数据集的构建方式独特且自动化，通过利用文本到图像模型生成相关图像样本，并结合大型视觉语言模型（LVLMs）进行视觉问答（VQA）任务，从而高效灵活地完成评估过程。该框架首先接收评估能力需求，然后利用文本到图像模型生成相关图像，并由LVLMs生成视觉问答任务，最终完成评估过程。

特点

AUTOBENCH-V 数据集的特点在于其自动化和灵活性，能够根据用户需求进行即时评估。此外，该数据集通过生成具有不同难度级别的图像描述，确保了评估的全面性和细致性。通过广泛评估七种流行的LVLMs，该框架展示了其在不同评估能力上的有效性和可靠性。

使用方法

使用 AUTOBENCH-V 数据集时，用户首先需指定评估目标，框架将根据用户输入生成相应的图像和视觉问答任务。随后，用户可以将生成的图像和问题输入到待评估的LVLMs中，获取模型的响应并进行评估。最终，通过对比模型的响应与参考答案，计算出模型的准确率，从而全面评估LVLMs在特定能力上的表现。

背景与挑战

背景概述

AUTOBENCH-V数据集由Notre Dame大学、MBZUAI和KAUST的研究人员共同开发，旨在解决大规模视觉语言模型（LVLMs）在自动基准测试中的挑战。随着LVLMs在视觉和语言信息整合中的重要性日益增加，评估这些模型的能力变得至关重要。然而，传统的评估方法依赖于大量的人工成本，且缺乏灵活性。AUTOBENCH-V通过引入自动化框架，利用文本到图像模型生成相关图像样本，并结合视觉问答（VQA）任务，实现了对LVLMs的高效和灵活评估。该数据集的开发不仅减少了人工干预，还提高了评估的客观性和准确性，为相关领域的研究提供了新的工具和方法。

当前挑战

AUTOBENCH-V数据集在构建过程中面临多项挑战。首先，确定评估目标的能力必须基于用户输入的需求，这需要生成相关的图像和视觉问答任务来准确评估LVLMs的性能。其次，生成的图像和问答任务必须与评估目标高度相关且准确反映其要求。此外，还需防止在问题生成过程中出现答案泄露的风险，即评估模型在生成问题时可能存在的自我增强偏差。为应对这些挑战，AUTOBENCH-V采用了层次化方面生成、指导描述生成、图像生成自验证和测试案例生成与评估等多项创新技术，确保了评估过程的多样性、准确性和公正性。

常用场景

经典使用场景

AUTOBENCH-V 数据集的经典使用场景在于自动化评估大规模视觉语言模型（LVLMs）的能力。通过利用文本到图像模型生成相关图像样本，并结合视觉问答（VQA）任务，AUTOBENCH-V 能够高效且灵活地完成对 LVLMs 的评估过程。该框架支持基于特定模型能力方面的评估，如空间理解、语义理解等，从而准确反映不同任务的难度，并揭示模型在抽象理解和细节推理任务中的表现差异。

衍生相关工作

AUTOBENCH-V 数据集的引入催生了多项相关研究工作，特别是在自动化评估和视觉语言模型性能分析领域。例如，后续研究可以基于 AUTOBENCH-V 开发更精细的评估指标，或者扩展其应用范围至其他多模态任务。此外，该数据集也为研究者提供了新的视角，以探索和优化模型在不同视觉任务中的表现，推动视觉语言模型技术的进一步发展。

数据集最近研究

最新研究方向

在视觉语言模型（LVLMs）领域，AUTOBENCH-V数据集的最新研究方向聚焦于自动化基准测试。随着LVLMs在视觉和语言信息整合中的重要性日益增加，评估这些模型的能力变得尤为关键。然而，传统的评估方法依赖于大量的人工成本，且缺乏灵活性。AUTOBENCH-V通过引入自动化框架，利用文本到图像模型生成相关图像样本，并结合视觉问答（VQA）任务，实现了对LVLMs在特定能力方面的灵活评估。该研究不仅显著减少了人工干预，还揭示了LVLMs在抽象理解和高难度推理任务中的表现差异，为未来研究提供了重要方向。

相关研究论文

• AutoBench-V: Can Large Vision-Language Models Benchmark Themselves?

  南本德大学、MBZUAI、KAUST · 2024年