ConvBench

arXiv2024-04-25 更新2024-08-06 收录

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http://arxiv.org/abs/2403.20194v2

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资源简介：

ConvBench是一个专为大型视觉-语言模型设计的新型多轮对话评估基准，采用三级多模态能力层次结构，模拟人类认知过程，从基本感知到逻辑推理，最终到高级创造力。该数据集包含577个精心策划的多轮对话，涵盖215个反映现实世界需求的任务。

ConvBench is a novel multi-turn dialogue evaluation benchmark specifically designed for large vision-language models. It adopts a three-level multimodal capability hierarchy that simulates the human cognitive process, ranging from basic perception and logical reasoning to advanced creativity. This dataset contains 577 carefully curated multi-turn dialogues, covering 215 tasks that reflect real-world needs.

创建时间：

2024-03-29

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

ConvBench数据集的构建遵循严谨的多阶段流程，旨在模拟人类认知层次。首先，以VisIT-Bench为基础，为每张输入图像设计三个渐进式指令，分别对应感知、推理和创造三个能力层级。随后，通过任务类别归纳确保任务覆盖现实需求，涵盖215种具体任务。接着，为每张图像生成与指令条件相关的详细描述，这些描述不仅为后续参考答案的生成提供上下文，也作为评估模型响应的依据。参考答案的生成则借助GPT-4V，结合图像、指令条件描述和多轮指令，初步生成响应后，再经过人工验证与精修以确保高质量。最后，针对开放性的创造指令，标注特定的关注点，以指导对模型创造性输出的评估。整个流程共精心构建了577个多轮对话样本，确保了数据集的多样性与挑战性。

特点

ConvBench的核心特点在于其层次化的能力评估框架与多轮对话的评估范式。该数据集创新性地构建了一个从感知、推理到创造的三级能力层次结构，模拟了人类从基础信息获取到复杂逻辑思考，再到高级创意生成的自然认知进程。这种层次化设计使得模型在对话中的错误能够被精确溯源至特定能力层级，例如，可区分是感知错误导致了后续推理失败，还是推理能力本身存在局限。此外，数据集包含的577个多轮对话样本覆盖了71种感知任务、65种推理任务和79种创造任务，任务类型广泛且源于真实世界场景，对现有大型视觉语言模型构成了显著挑战。其评估不仅关注单轮响应质量，更强调模型在多轮交互中维持上下文、遵循指令并进行渐进式思考的综合能力。

使用方法

ConvBench数据集的使用主要通过其配套的评估框架ConvEval进行，该框架支持两种主要的自动化评估方案：直接评分与成对比较评分。评估时，将待测大型视觉语言模型在给定图像和渐进式指令下的多轮响应，与经过人工验证的高质量参考答案进行对比。评估过程本身也遵循层次化原则，分别对感知、推理、创造三个层级的响应进行独立评分，并最终给出整体对话质量的综合评价。为了深入分析错误根源，ConvEval支持消融式评估，例如，可以假设模型在感知层面完美无缺，仅评估其在理想感知基础上的推理与创造表现，从而量化感知能力不足对后续表现的影响。这种使用方法不仅能够全面衡量模型的综合对话能力，还能为模型改进提供细粒度的诊断信息。

背景与挑战

背景概述

ConvBench作为一项专为大型视觉语言模型设计的创新评估基准，于2024年由上海人工智能实验室联合多所高校的研究团队共同提出。该基准的核心研究问题在于解决现有评估体系在衡量多轮对话能力方面的不足，特别是针对视觉与语言模态的渐进式交互。ConvBench通过构建包含感知、推理与创造三个层次的能力层级，模拟人类从基础视觉认知到高级逻辑思维乃至创造性表达的认知过程，从而系统评估模型在多轮对话中的综合表现。其精心策划的577组多轮对话样本覆盖215项现实任务，显著推动了多模态对话系统向更自然、更复杂人机协作方向的发展，为相关领域提供了全新的评估范式和研究方向。

当前挑战

ConvBench所应对的核心领域挑战在于如何准确评估大型视觉语言模型在多轮对话中的渐进式能力。传统单轮评估难以捕捉模型在连续交互中因错误累积导致的性能下降，特别是感知误差对后续推理与创造环节的连锁影响。在数据集构建过程中，研究团队面临多重挑战：首先，需设计具有层次依赖性的指令序列，确保每轮对话既能独立评估特定能力，又能体现任务间的逻辑递进；其次，生成高质量、人类验证的参考回答耗时耗力，尤其在创造性任务中需平衡开放性与评估可操作性；此外，为多轮对话建立自动评估机制需克服长上下文依赖与错误归因的复杂性，确保评估结果既可靠又可解释。

常用场景

经典使用场景

在视觉-语言大模型评估领域，ConvBench作为多轮对话评估基准，其经典使用场景在于系统性地检验模型在渐进式认知任务中的表现。该数据集通过精心设计的577个多轮对话样本，模拟人类从感知到推理再到创造的认知层次，要求模型依次完成图像基础描述、逻辑关系分析和开放性创意生成。这种结构化评估方式能够全面衡量模型在连续交互中维持上下文一致性与认知深度的能力，尤其适用于对比不同模型在复杂多模态任务上的综合性能。

衍生相关工作

ConvBench的层次化评估范式催生了一系列相关研究。其提出的渐进式错误归因方法被扩展至链式思维推理研究，如IdealGPT等工作借鉴其多轮分解思想提升复杂问题求解能力。数据集构建中采用的指令条件描述生成技术，为后续高质量多模态数据标注提供了参考模板。此外，其设计的成对评分与直接评分双轨评估机制，启发了MMT-Bench等多任务评估基准的自动化评估方案设计，推动形成了更精细的多模态模型评估方法论体系。

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