MMMU（大规模多学科多模态理解和推理基准测试）是一个用于评估多模态人工智能模型在大学水平多学科任务中的表现的基准测试。它涵盖了艺术与设计、商业、科学、健康与医学、人文社会科学和技术工程六大核心学科，包含30个学科和183个子领域，共有11.5K个精心挑选的多模态问题。
MMMU的特点在于其全面性、多样性和挑战性，不仅测试模型的感知能力，还要求模型能够理解和处理文本和图像的混合输入，并进行复杂推理。该基准测试采用零样本设置，不允许在任务上进行微调，重点评估模型的感知、知识和推理能力。
MMMU的创建旨在推动多模态模型在跨学科理解和推理方面达到专家级水平，尽管当前最先进模型如GPT-4V在MMMU上的准确率仅为56%，显示出巨大的改进空间。此外，MMMU还提供了排行榜和评估代码等资源，帮助研究人员和开发者改进模型的性能。
MMMU是一个富有挑战性的基准测试，为多模态AI模型的评估提供了全面而系统的框架，有助于推动人工智能向通用智能方向发展
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