MMMU（Massive Multi-discipline Multimodal Understanding and Reasoning）是一种创新的基准测试，旨在评估人工智能模型在多学科、多模态和多任务推理方面的能力。其核心目标是通过模拟真实世界中的复杂任务，测试AI模型在大学水平知识和深度推理能力上的表现，从而推动人工智能向通用人工智能（AGI）迈进。
1. 背景与动机
随着大型语言模型（LLMs）和多模态模型的快速发展，传统的评估方法已难以全面衡量这些模型的能力。MMMU应运而生，通过设计一个包含11,500个精心挑选的问题的基准测试，覆盖艺术与设计、商业、科学、健康与医学、人文与社会科学、技术与工程等六个主要学科，共30个主题和183个子领域。这些问题来源于大学考试、测验和教科书，涵盖了32种异构图像类型，如图表、表格、地图、乐谱、化学结构等。
2. 评估方法
MMMU采用零样本设置进行评估，即模型无需在特定任务上进行微调或训练即可生成答案。评估分为三个阶段：
- 开发集：用于训练模型。
- 验证集：用于调整模型参数。
- 测试集：用于最终评估模型性能。
MMMU不仅测试模型的知识广度，还重点考察其在专业领域的深度理解和推理能力。例如，某些问题需要应用傅立叶变换或平衡理论等高级数学方法来推导答案。
3. 问题类型
MMMU的问题设计多样且复杂，涵盖以下几类：
- 视觉-语言推理：如根据图像或图表回答问题，例如看图回答常识问答或解释图片场景。
- 多模态融合：结合文本、图像和其他模态数据进行推理。
- 专家级推理：涉及高级数学、物理或科学概念的应用。
4. 评估结果与挑战
尽管MMMU为AI模型提供了全新的评估视角，但其挑战性极高。例如，开源模型如GPT-4V在MMMU上的表现仅为56%，显示出当前模型在处理复杂多模态任务时的局限性。此外，MMMU的开放性和多样性使其成为推动社区构建下一代多模态基础模型的重要工具。
5. 未来展望
MMMU的出现标志着AI评估领域的一个重要进步，为模型开发者提供了更全面的评估框架。通过持续优化和扩展问题库，MMMU有望进一步推动AI技术的发展，特别是在多模态理解和推理能力方面。
MMMU是一个创新的基准测试，通过模拟真实世界中的复杂任务，全面评估AI模型在多学科、多模态和多任务推理方面的能力。其设计和实施为AI研究提供了新的方向，并为实现通用人工智能（AGI）奠定了基础