AILab-CVC/SEED-Bench

SEED-Bench是一个大规模的多模态大语言模型评估基准，包含19K个多项选择题，涵盖了12个评估维度，涉及图像和视频模态的理解。数据集于2023年7月收集，使用了来自Conceptual Captions Dataset的图像和来自Something-Something v2、Epic-kitchen 100和Breakfast的视频。数据集的主要用途是评估多模态大语言模型在空间和时间理解方面的能力，主要用户是计算机视觉、自然语言处理、机器学习和人工智能领域的研究人员和爱好者。

SEED-Bench is a large-scale multimodal large language model evaluation benchmark containing 19K multiple-choice questions across 12 evaluation dimensions, focusing on the understanding of both image and video modalities. The dataset was collected in July 2023, utilizing images from the Conceptual Captions Dataset and videos sourced from Something-Something v2, Epic-Kitchen 100, and Breakfast. Its primary purpose is to evaluate the spatial and temporal comprehension capabilities of multimodal large language models, and its target users are researchers and enthusiasts in the fields of computer vision, natural language processing, machine learning, and artificial intelligence.

原始信息汇总

SEED-Bench 数据集概述

基本信息

• 许可证: cc-by-nc-4.0
• 任务类别: 视觉问答
• 语言: 英语
• 数据集大小: 10K<n<100K

数据集详情

• 类型: 大规模基准，用于评估多模态大型语言模型（MLLMs）。
• 包含内容: 19,000个多选题，覆盖12个评估维度，涉及图像和视频模态的理解。
• 收集时间: 2023年7月

使用目的

• 主要用途: 评估多模态大型语言模型在空间和时间理解方面的能力。
• 主要用户: 计算机视觉、自然语言处理、机器学习和人工智能领域的研究人员和爱好者。

版权与来源

• 图像来源: 来自Conceptual Captions数据集，遵循其许可证。
• 视频来源: 来自Something-Something v2、Epic-kitchen 100和Breakfast数据集，仅提供视频名称，需从官方网站下载。

联系方式

• 问题与评论: 可通过https://github.com/AILab-CVC/SEED-Bench/issues进行联系。

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在计算机视觉与自然语言处理交叉领域，SEED-Bench的构建体现了严谨的数据工程理念。该数据集通过整合来自Conceptual Captions的图像数据以及Something-Something v2、Epic-kitchen 100和Breakfast等权威视频数据集，构建了一个涵盖图像与视频双模态的大规模评估基准。其核心在于人工精准标注的19,000道多项选择题，这些题目系统性地覆盖了12个评估维度，确保了数据在时空理解任务上的多样性与深度。整个构建过程注重版权合规，严格遵循各源数据集的许可协议，为多模态大语言模型的评估提供了可靠且结构化的基础。

使用方法

对于研究者而言，SEED-Bench的使用旨在系统评估多模态大语言模型的性能。用户需首先按照官方指引，分别从原始数据源获取图像与视频文件，并依据数据集提供的题目与选项进行模型测试。评估过程涉及模型对给定图像或视频内容的理解，并输出对应选择题的答案。通过分析模型在不同维度上的得分，研究者可以定量衡量其在时空理解、跨模态对齐等关键能力上的优劣。该基准主要服务于学术研究，使用者应严格遵守其CC-BY-NC-4.0许可协议，并关注其与上游数据源相关的使用条款。

背景与挑战

背景概述

随着多模态大语言模型在人工智能领域的快速发展，对其性能进行系统化评估的需求日益凸显。在此背景下，AILab-CVC团队于2023年7月推出了SEED-Bench这一大规模基准测试数据集。该数据集旨在全面评估模型在图像与视频模态下的理解能力，涵盖了12个不同的评估维度。通过整合来自Conceptual Captions、Something-Something v2等权威数据源的视觉材料，并辅以精确的人工标注，SEED-Bench构建了一个包含1.9万道多项选择题的标准化测试平台，为多模态研究的深入发展提供了重要的评估工具。

当前挑战

SEED-Bench所针对的核心挑战在于如何系统评估多模态大语言模型在时空理解任务上的综合能力。具体而言，该数据集需解决模型在跨模态对齐、动态场景解析以及时序推理等方面的性能量化问题。在构建过程中，研究团队面临着多源异构数据的整合难题，包括不同视频数据集在格式、标注标准与版权协议上的差异。同时，确保涵盖12个评估维度的1.9万道题目具有平衡的难度分布与准确的人工标注，亦是一项耗费大量资源的工程挑战。

常用场景

经典使用场景

在视觉语言多模态研究领域，SEED-Bench作为一项大规模基准测试，其经典应用场景集中于评估多模态大语言模型在图像与视频理解方面的综合能力。该数据集通过涵盖12个评估维度的19,000道选择题，系统性地检验模型对空间关系、时间动态及跨模态语义关联的解析精度，为研究者提供了标准化、可量化的性能对比平台。

解决学术问题

SEED-Bench有效解决了多模态人工智能研究中模型评估维度单一、数据规模有限的核心问题。通过整合图像与视频模态，并细分出场景理解、动作识别等12个认知维度，该数据集为量化模型跨模态推理能力建立了严谨的评估体系，推动了视觉语言融合技术从感知向认知层面的范式转变。

实际应用

在实际应用层面，SEED-Bench的评估框架可直接服务于智能视频分析、自动驾驶环境感知、具身智能系统等前沿领域。基于其构建的模型能力图谱，能够指导工业界优化多模态交互系统的设计，例如提升智能助手的场景适应性或增强机器人对动态环境的实时解读能力。

数据集最近研究

最新研究方向

在视觉与语言交叉领域，SEED-Bench作为大规模多模态大语言模型评估基准，正推动前沿研究聚焦于时空理解能力的深度探索。该数据集涵盖图像与视频模态的12个维度，其19K道选择题的精准标注为模型在复杂场景下的推理与认知提供了标准化测试平台。当前研究热点集中于利用SEED-Bench分析模型在动态视频时序逻辑、静态图像空间关系等方面的泛化性能，相关进展直接影响自动驾驶、智能机器人等应用的可靠性评估。这一基准的建立不仅促进了多模态对齐技术的优化，也为跨模态统一表示学习提供了关键实证支撑，在人工智能向具身智能演进过程中具有里程碑意义。