MMBench Leaderboard

MMBench là một bài kiểm tra đánh giá mô hình dựa trên tiêu chuẩn, được phát triển bởi các nhóm nghiên cứu từ Đại học Thanh Hoa, Đại học Khoa học và Công nghệ Hong Kong, và một số trường đại học khác. Bảng xếp hạng này được thiết lập để cung cấp một quy trình đánh giá toàn diện, từ khả năng cảm nhận đến đánh giá chi tiết, với khoảng 3000 câu hỏi đơn lẻ được lựa chọn.

MMBench tiến hành đánh giá mô hình bằng cách sử dụng các tiêu chí đa dạng, đảm bảo rằng các mô hình được đánh giá theo một cách công bằng và chính xác. Bảng xếp hạng này nhằm mục đích tạo ra một tiêu chuẩn chung cho các mô hình, dựa trên sự tương đồng với ChatGPT để so sánh và đánh giá.

Đặc điểm và lợi ích của MMBench

• Tiêu chí đánh giá rõ ràng: Dựa trên cảm nhận và đề xuất, MMBench phân loại hiệu suất mô hình một cách chi tiết, với khoảng 3000 câu hỏi đơn lẻ được lựa chọn để kiểm tra.
• Phương pháp đánh giá linh hoạt: MMBench cho phép điều chỉnh các tiêu chí đánh giá theo hướng đáp ứng nhu cầu cụ thể, đảm bảo rằng kết quả đánh giá phản ánh đúng khả năng của mô hình.
• Chất lượng mô hình được cải thiện: Dựa trên các tiêu chí đánh giá, ngay cả khi mô hình không đạt yêu cầu, nó vẫn có thể được tối ưu hóa để đạt được hiệu suất cao hơn.