这篇论文介绍了一个名为“Task Me Anything”（简称TASK-ME-ANYTHING）的基准测试生成引擎，它是为了评估大型多模态语言模型（MLMs）而设计的。这些模型能够处理包括图像、视频、文本等在内的多种类型的数据，但在实际应用中，开发者往往难以选择最适合其特定需求的模型。为了解决这个问题，TASK-ME-ANYTHING提供了一个定制化的基准测试生成服务，它可以根据用户的具体需求生成相应的测试任务。总的来说，TASK-ME-ANYTHING是一个强大的工具，它不仅能够帮助用户根据具体需求定制基准测试，还能够在有限的计算资源下提供高效的模型性能评估。
- 项目主页：https://www.task-me-anything.org/
- GitHub：https://github.com/JieyuZ2/TaskMeAnything
- 模型：https://huggingface.co/collections/jieyuz2/taskmeanything-664ebf028ab2524c0380526a
- Demo：https://huggingface.co/spaces/zixianma/TaskMeAnything-UI
例如，你是一个应用开发者，你需要一个能够理解视频中物体空间关系的模型。你可以使用TASK-ME-ANYTHING生成一系列关于空间关系的视频问答任务，然后评估不同模型的性能，从而选择最合适的模型。
主要功能：
- 根据用户需求，生成定制化的基准测试任务。
- 包含丰富的视觉资产分类，能够创建大量的任务实例。
- 算法上优化了对用户查询的处理，即使在有限的计算资源下也能高效地评估MLM性能。
主要特点：
- 拥有可扩展的分类体系，涵盖113K图像、10K视频、2K 3D对象资产等。
- 能够生成750M图像/视频问答对，专注于评估MLM的感知能力。
- 揭示了开源MLM在对象和属性识别上表现出色，但在空间和时间理解上存在不足。
工作原理：
- TASK-ME-ANYTHING维护了一个包含视觉资产的分类体系，并根据用户查询，通过程序化的方式生成大量的输入输出对。
- 它使用算法预测模型在大量输入输出对上的性能，而无需在每个任务实例上实际调用MLM。
- 支持用户指定计算预算，并根据预算提供结果近似方法。
具体应用场景：
- 模型选择：开发者可以选择最适合其应用需求的模型，例如，如果需要一个能够准确识别植物的模型，TASK-ME-ANYTHING可以生成相关的基准测试。
- 性能评估：研究团队可以使用它来评估和比较不同模型的性能，找出模型的局限性。
- 模型改进：通过识别模型在某些任务上的表现不佳，开发者可以针对性地改进模型。
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