ViMUL-Bench

ViMUL-Bench是一个多语言多模态视频数据集，用于评估模型在视频到文本任务上的表现。数据集包含多种语言，如英语、阿拉伯语、孟加拉语、中文等，并且针对每种语言都有多项选择题（MCQ）和开放式问题（OE）两种任务类型。

原始信息汇总

数据集概述

基本信息

• 数据集名称: ViMUL-Bench
• 许可证: CC-BY-SA-4.0
• 任务类别: 视频文本到文本（video-text-to-text）

数据集配置

数据集包含多种语言和任务类型的配置，具体如下：

英语（English）

• 配置名称: vimulmcq_english
  • 数据文件: test/english/english_mcq.parquet
• 配置名称: vimuloe_english
  • 数据文件: test/english/english_oe.parquet

阿拉伯语（Arabic）

• 配置名称: vimulmcq_arabic
  • 数据文件: test/arabic/arabic_mcq.parquet
• 配置名称: vimuloe_arabic
  • 数据文件: test/arabic/arabic_oe.parquet

孟加拉语（Bengali）

• 配置名称: vimulmcq_bengali
  • 数据文件: test/bengali/bengali_mcq.parquet
• 配置名称: vimuloe_bengali
  • 数据文件: test/bengali/bengali_oe.parquet

中文（Chinese）

• 配置名称: vimulmcq_chinese
  • 数据文件: test/chinese/chinese_mcq.parquet
• 配置名称: vimuloe_chinese
  • 数据文件: test/chinese/chinese_oe.parquet

法语（French）

• 配置名称: vimulmcq_french
  • 数据文件: test/french/french_mcq.parquet
• 配置名称: vimuloe_french
  • 数据文件: test/french/french_oe.parquet

德语（German）

• 配置名称: vimulmcq_german
  • 数据文件: test/german/german_mcq.parquet
• 配置名称: vimuloe_german
  • 数据文件: test/german/german_oe.parquet

印地语（Hindi）

• 配置名称: vimulmcq_hindi
  • 数据文件: test/hindi/hindi_mcq.parquet
• 配置名称: vimuloe_hindi
  • 数据文件: test/hindi/hindi_oe.parquet

日语（Japanese）

• 配置名称: vimulmcq_japanese
  • 数据文件: test/japanese/japanese_mcq.parquet
• 配置名称: vimuloe_japanese
  • 数据文件: test/japanese/japanese_oe.parquet

俄语（Russian）

• 配置名称: vimulmcq_russian
  • 数据文件: test/russian/russian_mcq.parquet
• 配置名称: vimuloe_russian
  • 数据文件: test/russian/russian_oe.parquet

僧伽罗语（Sinhala）

• 配置名称: vimulmcq_sinhala
  • 数据文件: test/sinhala/sinhala_mcq.parquet
• 配置名称: vimuloe_sinhala
  • 数据文件: test/sinhala/sinhala_oe.parquet

西班牙语（Spanish）

• 配置名称: vimulmcq_spanish
  • 数据文件: test/spanish/spanish_mcq.parquet
• 配置名称: vimuloe_spanish
  • 数据文件: test/spanish/spanish_oe.parquet

瑞典语（Swedish）

• 配置名称: vimulmcq_swedish
  • 数据文件: test/swedish/swedish_mcq.parquet
• 配置名称: vimuloe_swedish
  • 数据文件: test/swedish/swedish_oe.parquet

泰米尔语（Tamil）

• 配置名称: vimulmcq_tamil
  • 数据文件: test/tamil/tamil_mcq.parquet
• 配置名称: vimuloe_tamil
  • 数据文件: test/tamil/tamil_oe.parquet

乌尔都语（Urdu）

• 配置名称: vimulmcq_urdu
  • 数据文件: test/urdu/urdu_mcq.parquet
• 配置名称: vimuloe_urdu
  • 数据文件: test/urdu/urdu_oe.parquet

相关资源

• 项目页面: https://mbzuai-oryx.github.io/ViMUL/
• 论文: https://huggingface.co/papers/2506.07032
• 评估工具: https://github.com/EvolvingLMMs-Lab/lmms-eval

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

ViMUL-Bench数据集作为多语言多模态视频理解领域的重要基准，其构建过程体现了严谨的跨文化研究设计理念。研究团队通过系统化采集涵盖英语、阿拉伯语、中文等16种语言的视频文本数据，采用多选题(vimulmcq)和开放式问答(vimuloe)两种评估范式，构建了具有文化多样性的平行语料库。数据集以parquet格式分语言存储，每种语言配置均包含独立测试集，确保评估过程的标准化与可重复性。

使用方法

使用该数据集需通过专用评估工具包lmms-eval实现，其工作流程体现端到端的评估范式。用户需先配置环境并下载指定任务文件，通过命令行参数选择目标语言和任务类型进行评估。典型用例展示了对llavaonevision模型的评估过程，包括数据并行下载、环境变量设置及分布式评估执行。评估结果将自动保存至日志目录，支持对模型表现的细粒度分析，整个过程符合现代机器学习评估的最佳实践。

背景与挑战

背景概述

ViMUL-Bench是由MBZUAI-ORYX研究团队推出的一个多语言多模态视频基准测试数据集，旨在推动跨文化多模态理解的研究。该数据集基于2024年发表的论文《A Culturally-diverse Multilingual Multimodal Video Benchmark & Model》，涵盖了英语、阿拉伯语、中文等16种语言，包含多项选择题和开放式问题两种任务形式。作为视频-文本到文本转换任务的评测基准，ViMUL-Bench为评估多模态大模型在跨语言环境下的表现提供了标准化平台，对促进多模态人工智能的全球化发展具有重要意义。

当前挑战

ViMUL-Bench面临的核心挑战体现在两个方面：领域问题层面，多语言视频理解需要克服文化差异导致的语义鸿沟，不同语言社区对相同视觉内容可能存在截然不同的解读；构建过程层面，数据采集需平衡16种语言的代表性，确保文化多样性不损害数据质量，同时视频标注需协调多语种专家团队，维持标注标准的一致性。多模态对齐的复杂性也增加了数据处理的难度，视频帧与多语言文本的精确对应关系建立需要特殊的技术处理。

常用场景

经典使用场景

在跨文化多模态研究领域，ViMUL-Bench数据集通过其涵盖的16种语言视频文本转换任务，为评估多语言视频理解模型提供了标准化平台。该数据集特别适用于测试模型在开放式问答和多项选择题场景下的表现，其多语言特性使得研究者能够系统性地比较不同语言文化背景对模型性能的影响。

解决学术问题

该数据集有效解决了多模态学习中的文化多样性缺失问题，为评估模型在非英语环境下的泛化能力提供了量化基准。通过标准化测试流程，研究者能够准确识别模型在跨语言视频理解任务中的偏差，推动更具包容性的多模态算法发展。论文中提出的评估框架为后续研究建立了可复现的实验范式。

实际应用

在实际应用层面，ViMUL-Bench支持开发适应多元文化场景的智能视频分析系统，如全球化流媒体平台的自动字幕生成、跨语言教育视频的内容理解等。医疗领域可利用其多语言特性构建辅助诊断系统，法律行业则能借助该数据集开发跨国视频证据分析工具。

数据集最近研究

最新研究方向

随着多模态学习技术的快速发展，ViMUL-Bench作为跨文化多语言视频理解基准，正推动着多模态模型在全球化场景下的性能评估研究。该数据集覆盖16种语言的多选题和开放式问答任务，为探索语言与文化多样性对视频理解的影响提供了独特视角。近期研究聚焦于开发具备跨文化适应能力的统一视频理解框架，通过对比不同语言版本下的模型表现，揭示语言特性与视觉语义的深层关联。在技术层面，研究者正利用该数据集验证多模态大模型在低资源语言上的迁移学习效果，特别是在阿拉伯语、孟加拉语等非拉丁语系中的零样本学习能力。这一方向与当前多模态大模型全球化部署的热潮相呼应，为消除数字语言鸿沟提供了量化评估工具。