想问下大模型用于图像描述生成任务时，应该使用什么指标评估？
2024-12-28 阅读 4
对于图像描述生成任务，通常可以使用以下指标来评估大模型的性能：
1. BLEU（Bilingual Evaluation Understudy）：用于评估生成的文本与参考文本之间的相似度，可以衡量生成文本的准确性和流畅性。
2. METEOR（Metric for Evaluation of Translation with Explicit ORdering）：类似于BLEU，用于评估生成文本与参考文本之间的相似度，但考虑了同义词和词序的影响。
3. CIDEr（Consensus-based Image Description Evaluation）：用于评估生成的文本描述与多个参考文本之间的一致性，能更好地捕捉描述的多样性和信息量。
4. ROUGE-L（Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation）：用于评估生成文本与参考文本之间的重叠程度，主要关注召回率。
5. SPICE（Semantic Propositional Image Caption Evaluation）：通过分析生成文本的语义内容和结构，评估生成文本的质量。
综合使用这些指标可以更全面地评估大模型在图像描述生成任务中的表现。
更新于 2024年12月28日
