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,并允许灵活的图像/视频输入方式(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 + 以 OpenAI 聊天格式表示的问题

  • 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

主要特性#

  • OpenAI 兼容的消息格式

  • 支持多种图像/视频输入方式(路径、URL、base64)

  • 使用 BLEU 和 Rouge 指标进行灵活评估

  • 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(以 Rouge-L-R 为主要得分)

  • 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(Shots)

0-shot

评估数据划分

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)