MOAT

MOAT（Multimodal model Of All Trades）是一个用于评估大型多模态模型（LMMs）的挑战性基准测试数据集。它包含视觉语言任务，要求LMM整合多种视觉语言能力，并参与类似人类的通用视觉问题解决。MOAT的许多任务还关注LMMs在复杂文本和视觉指令上的基础能力，这对于LMMs在野外应用至关重要。

MOAT (Multimodal model Of All Trades) is a challenging benchmark dataset for evaluating Large Multimodal Models (LMMs). It encompasses vision-language tasks that require LMMs to integrate diverse vision-language capabilities and tackle human-like general visual problem-solving. Many tasks in MOAT also focus on the foundational capabilities of LMMs when handling complex textual and visual instructions, which is critical for the in-the-wild applications of LMMs.

原始信息汇总

MOAT数据集概述

数据集简介

• 名称：MOAT (Multimodal model Of All Trades)
• 作者：Zhoutong Ye, Mingze Sun, Huan-ang Gao, Chun Yu, Yuanchun Shi
• 用途：评估大型多模态模型（LMMs）在视觉语言（VL）任务上的集成能力和指令定位能力

数据集特点

• 包含需要集成多种VL能力的任务
• 任务注重LMMs在野外的应用，特别是在复杂文本和视觉指令的定位能力
• 定义了10种基本的VL能力
• 任务设计避免领域知识、文本生成风格等外部因素影响

数据集构成

• 任务需要LMMs整合最多6种基本VL能力
• 提供了每种VL能力的需求比例、能力需求的分布以及最常见的15种能力组合

性能基准

• 所有现有LMMs在MOAT上的表现均不佳，最佳模型（OpenAI o1）的准确率为38.8%，远低于人类的82.7%
• 对于个别VL能力，如CNT、RLA、3DTF和3DQNT，LMMs表现持续不佳
• GNDT和GNDV的性能没有随模型大小显著提升

使用方法

• 使用VLMEvalKit工具包进行评估
• 使用Hugging Face Datasets加载数据集
• 使用GitHub仓库中的代码进行评估

数据集结构

• GitHub仓库中的文件结构包括配置文件、评估脚本、主脚本等
• Hugging Face数据集的列描述包括问题索引、问题文本、答案选项、图像、外部知识文本和图像、正确答案、所需VL能力和人类CoT标注

未来工作

• 计划增加MOAT中任务的多样性，涉及更多能力组合，涵盖更多领域和场景

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

MOAT数据集的构建基于对大规模多模态模型在视觉语言任务中的综合能力进行评估的需求。该数据集整合了多达6种基础的视觉语言能力，并通过设计封闭式问题，即每个问题具有一个简短的答案，从而避免了领域知识、文本生成风格等外部因素的影响。此外，数据集的构建过程中，特意排除了通用对象识别和属性识别等能力，因为这些能力是所有MOAT任务的基础要求，其性能可以通过在MOAT上的总准确率反映出来。

特点

MOAT数据集的特点在于其挑战性，它包含了需要大型多模态模型整合多种视觉语言能力的任务，这些任务模拟了人类在面对视觉问题时所需的通用解决问题的能力。数据集专注于评估模型在复杂文本和视觉指令方面的接地能力，这对于模型在实际环境中的应用至关重要。此外，MOAT避免了外部因素的干扰，使得评估更加集中于模型的基本通用视觉语言能力。

使用方法

MOAT数据集提供了三种使用方式。首先，可以通过VLMEvalKit工具包来评估模型，该工具包为不同视觉语言基准测试提供了统一的接口。其次，用户可以借助Hugging Face数据集自行编写代码进行评估。最后，用户可以直接使用GitHub仓库中的代码和依赖进行评估。在使用时，用户需要根据数据集的结构和提示文件来正确地查询模型，并使用多线程技术加速评估过程。

背景与挑战

背景概述

MOAT数据集，全称为Multimodal model Of All Trades，是由Zhoutong Ye, Mingze Sun, Huan-ang Gao, Chun Yu, Yuanchun Shi等研究人员于2025年创建的一个面向大型多模态模型（LMMs）的挑战性基准。该数据集旨在评估LMMs在视觉语言（VL）任务中的综合能力，尤其是在模拟人类视觉问题解决方面的表现。MOAT专注于LMMs的10项基本VL能力，并特意排除了领域知识、文本生成风格等外部因素的影响，以确保测试集中在基础的一般性VL能力上。MOAT的发布对相关领域产生了显著影响，为多模态模型的研究与评估提供了新的标准和视角。

当前挑战

MOAT数据集面临的挑战主要涉及两个方面：首先，在领域问题解决方面，MOAT要求LMMs在无领域知识支持的情况下，展现出对复杂文本和视觉指令的理解与执行能力，这对模型的泛化能力和指令理解提出了高要求；其次，在构建过程中，MOAT需要确保任务设计的合理性和多样性，同时保持评估的一致性和公正性。现有的大型多模态模型在MOAT上的表现普遍不佳，这反映了当前模型在复杂视觉语言任务中的局限性，也为未来的研究指明了方向。

常用场景

经典使用场景

MOAT数据集作为衡量大型多模态模型（LMMs）集成多种视觉语言（VL）能力的一项挑战性基准，其经典使用场景在于对模型进行综合性的VL任务评估，如视觉问题解决、文本与视觉指令的接地等，旨在模拟人类通用视觉语言处理能力。

实际应用

在实际应用场景中，MOAT数据集可用于评估和指导多模态模型在野外的表现，例如在智能交互、机器人导航和自动驾驶等领域，确保模型能够有效理解和执行复杂的视觉语言指令。

衍生相关工作

MOAT数据集的推出促进了相关领域的研究，如多模态模型的能力分类、性能评估工具包的开发以及对现有模型架构的反思和优化，衍生出了一系列探讨模型能力集成和推理能力的研究工作。