? 评测体系革新：FlagEval 如何重新定义多模态模型评估标准
在人工智能技术飞速发展的当下，多模态模型的评估成为了行业关注的焦点。传统评测平台在面对文本、图像、音频等多种模态数据时，往往显得力不从心。而 FlagEval 作为新一代评测平台，凭借其科学的设计和全面的评估维度，正在改变这一现状。
? 传统评测平台的三大痛点
传统评测平台在评估多模态模型时，存在三个显著的局限性。首先是语言局限性，现有的金融 AI 评测几乎都是英语单一语言的，这就像用只会英语的考官去测试需要处理全球多语言业务的银行家，结果必然不准确。其次是模态单一性，传统评测只关注文字处理能力，忽略了现实金融工作中大量存在的图表分析和语音交流需求。最后是难度筛选粗糙，许多评测简单地把所有任务堆在一起，没有根据难度进行科学分类，导致简单任务的高分掩盖了 AI 在复杂任务上的不足。
例如，在处理包含图表、表格的财务报表和音频形式的财报电话会议时，传统评测平台往往无法准确评估模型的能力。这就好比让一个只会阅读文字的人去理解一本充满图表和音频解说的百科全书，显然力不从心。
? FlagEval 的四大核心优势
FlagEval 针对传统评测平台的痛点，提出了一套全新的评估体系。
- 多模态覆盖：FlagEval 不仅支持文本、图像、音频等多种模态，还能处理多语言混合任务。例如，在金融评测中，AI 需要同时阅读和理解来自不同国家、不同语言的财务信息，包括英文的苹果公司 10-K 年度财务报告、中文的财经新闻报道、日文的市场分析等，并综合这些信息回答复杂的财务问题。
- 科学的难度分级：FlagEval 采用了严格的难度分级机制，将任务分为简单、中等和困难三个等级。这种分级方法不是基于人工主观判断，而是基于实际的模型性能表现。简单任务通常是那些当前 AI 已经基本掌握的技能，中等任务是 AI 开始显现差异的领域，而困难任务则是 AI 普遍表现不佳的挑战性问题。
- 动态更新和数据多样性：FlagEval 构建了大量原创的非公开评测集，并持续动态更新评测数据，替换了 98% 的题目，提升了题目的难度。例如，在 2024 年的评测中，新增了数据处理、高级编程和工具调用的相关能力与任务，以及面向真实金融量化交易场景的应用能力评估。
- 安全与可信度评估：FlagEval 引入了对抗攻击和越狱攻击等测试，评估模型的安全性和鲁棒性。例如，通过对抗攻击修改图像像素，GPT-4o 将新加坡的鱼尾狮雕像错误识别为巴黎的埃菲尔铁塔或是伦敦的大本钟，而 FlagEval 能够检测出这类错误。
? 实际评测案例：豆包大模型的表现
豆包大模型在 FlagEval 的评测中表现出色，充分体现了 FlagEval 的科学性和公正性。
在 2024 年 6 月的评测中，豆包大模型在有标准答案的 “客观评测” 中以 75.96 分排名第二，同时也是得分最高的国产大模型。在开放问答等 “主观评测” 中，豆包同样排名第二，得分超过 GPT-4o 和 GPT-4。其数学能力、知识运用、任务解决等多项能力在客观评测和主观评测中都有着出色表现，其中知识运用和数学能力得分排名客观评测第一、主观评测前三，任务解决测试得分在主客观评测中均排名前三。
此前，复旦大学自然语言处理实验室就 2024 年高考数学题对 13 家主流大模型产品进行评测，豆包的数学高考新课标 II 卷答题获得最高分，客观题正确率达到 74.66%，成绩优于 GPT-4o 及国内多款大模型产品。
? 行业影响：从专才到通才的进阶路线图
FlagEval 的评测体系不仅为模型评估提供了科学的标准，还为行业描绘出一条从专才到通才再到 “全才” 的进阶路线图。
例如，在多模态模型评测中，视觉语言模型平均排名前三分别是 OpenAI 的 GPT-4o、豆包视觉理解模型和 Anthropic 的 Claude 3.5 Sonnet。这三者中豆包的通用知识、文字识别等中文能力与其他两家拉开了较大差距，若单看英文图表理解表现则 Claude 的排名最靠前。
此外，FlagEval 还推动了多模态模型在实际应用中的发展。例如，豆包大模型在字节跳动旗下的火山引擎向企业市场开放服务，已经与 OPPO、荣耀、小米、三星、华硕等智能终端厂商建立合作。腾讯混元多模态理解模型也在 QQ、QQ 浏览器、腾讯文档等业务场景中取得广泛应用。
? 未来展望：动态评测与多任务能力评估
随着人工智能技术的不断发展，FlagEval 也在持续进化。2025 年，FlagEval 评测体系将进一步探索动态评测与多任务能力评估体系，以评测为标尺感知大模型的发展趋势。
例如，FlagEval 将引入参数化规则生成、深化推理层次评估等方式，不断提升其评测能力。同时，FlagEval 还将与更多高校和机构合作，构建更广泛的评测生态，为多模态模型的发展提供更全面的支持。
? 总结
FlagEval 通过多模态覆盖、科学的难度分级、动态更新和安全评估等核心优势，重新定义了多模态模型的评估标准。与传统评测平台相比，FlagEval 更能准确地评估模型在真实场景中的能力，为行业提供了科学、公正的评测依据。随着 FlagEval 的不断发展和完善，相信它将在多模态模型的发展中发挥越来越重要的作用。
该文章由dudu123.com嘟嘟 ai 导航整理，嘟嘟 AI 导航汇集全网优质网址资源和最新优质 AI 工具。
