什么是Omnibench数据集

OmniBench 数据集概述

OmniBench 是面向 多模态大语言模型（Multimodal Large Language Models，简称 MLLM）‍ 的综合评估基准，旨在统一测评模型在 视觉、音频、文本三模态 同时或交叉处理时的识别、理解与推理能力。它将多模态任务系统化、规模化，帮助研究者客观比较不同模型的全局表现与细粒度能力。

1. 设计初衷与定位

全模态统一评测：传统 benchmark 多聚焦单一模态（如 ImageNet、GLUE），而 OmniBench 将 图像、音频、文本 三模态统一进同一评测框架，支持 单模态、双模态、三模态 组合的任务，真正检验模型的“全能”能力。
任务多样化：覆盖 问答、分类、检索、生成、跨模态推理 等 10+ 任务类型，细分为 视觉‑文本、音频‑文本、视觉‑音频、视觉‑音频‑文本 四大输入组合。
可扩展与可指令化：在 OmniBench 基础上，作者进一步推出 OmniInstruct（指令微调数据），为模型训练提供丰富的多模态指令样本。

2. 数据构成

维度	内容	规模
模态	图像（JPEG/PNG）、音频（wav/mp3）、文本（自然语言）	超过 30,000 条高质量样本
任务类型	多选题、填空、自由文本生成、排序、匹配等	10+ 类
难度层级	Easy / Medium / Hard 三档，覆盖从基础感知到复杂推理	每类任务均有均衡分布
标签	正确答案、选项、解释、模态文件路径等结构化字段	JSON 格式统一存储，便于加载与评测

3. 评估指标

准确率（Accuracy）‍：针对选择题/填空题的标准准确率。
BLEU / ROUGE：对生成式回答的文本质量进行评估。
跨模态一致性（Cross‑modal Consistency）‍：衡量模型在不同模态组合下答案的一致性，尤其在 Omni‑SafetyBench 等衍生工作中被强调。
任务完成时间（可选）：用于评估模型推理效率。

4. 使用方式

获取数据
- 官方 GitHub 仓库提供完整数据下载与加载脚本：https://github.com/multimodal-art-projection/OmniBench 。
- 论文 arXiv 预印本（2024‑09）可直接获取数据说明与基准协议：https://arxiv.org/abs/2409.XXXXX （链接在仓库 README 中）。

加载示例（Python）‍

from omnibench import load_dataset
data = load_dataset(split='test')   # 返回 dict 列表，每条包含 image_path, audio_path, text, question, options, answer

评测脚本
- 官方提供 evaluate.py，支持 OpenAI API、Claude、LLaVA、Qwen‑VL 等主流 MLLM。
- 只需实现 model.predict(question, image, audio) 接口，即可自动计算上述指标。

5. 关键文献与资源链接

资源	链接	说明
GitHub 项目主页	https://github.com/multimodal-art-projection/OmniBench	数据、代码、评测脚本全部开源
论文（arXiv）‍	https://arxiv.org/abs/2409.XXXXX	详细阐述基准设计、任务划分、实验结果
OmniInstruct 数据集	同上仓库 `OmniInstruct/` 目录	用于多模态指令微调的扩展数据
社区讨论与实现	https://huggingface.co/datasets/OmniBench	Hugging Face 镜像，便于 `datasets.load_dataset` 直接使用
相关综述	https://www.themoonlight.io/zh/review/omnibench-towards-the-future-of-universal-omni-language-models	对 OmniBench 在多模态 LLM 领域的意义进行概括性评述

6. 适用场景

模型能力基准：在论文、技术报告中对新提出的多模态模型进行客观对比。
指令微调：利用 OmniInstruct 提供的大规模指令数据，对模型进行多模态指令学习。
安全评估：衍生的 Omni‑SafetyBench 通过跨模态一致性检测模型在安全性方面的漏洞。
教学与教学评估：帮助高校或企业了解多模态模型的实际表现，制定相应的技术路线。

7. 小结

OmniBench 通过 统一的多模态任务框架、规模化的高质量样本、细粒度的难度划分以及跨模态一致性指标，为评估“全能”多模态大语言模型提供了目前最系统、最前沿的基准。研究者只需从官方 GitHub 或 Hugging Face 下载数据，即可快速接入评测流水线，进一步推动多模态 AI 的发展与应用。