Đa phương thức / NAVIN RESEARCH
Evaluate Multimodal AI With Evidence-Level Metrics
Measure perception, grounding, extraction, reasoning, and abstention separately.
Measure perception, grounding, extraction, reasoning, and abstention separately.
Tóm tắt: A single similarity score hides where a multimodal system fails. Evaluate whether it perceived the right region or time, extracted the right value, connected evidence correctly, and abstained when evidence was missing. Keep task slices for quality, language, and input corruption.
Các bước triển khai
- Label source regions, timestamps, or pages where feasible.
- Define field-level or event-level correctness.
- Add impossible and insufficient-evidence cases.
- Review disagreements with the original media visible.
Danh sách kiểm tra
- Track performance by modality and corruption type.
- Measure unsupported-claim rate.
- Test after preprocessing or compression changes.
Sai lầm thường gặp
- Using text-only graders without media access.
- Ignoring abstention quality.
- Evaluating clean benchmark images only.
Quyết định thực tế
Hãy triển khai thiết kế nhỏ nhất vượt qua các bước kiểm tra ở trên. Ghi lại phiên bản mô hình, prompt, công cụ, dữ liệu và runtime đã dùng để kiểm thử để những thay đổi sau này có thể được so sánh thay vì phỏng đoán. Kiểm tra lại tài liệu được liên kết trước khi dựa vào giới hạn, tên mô hình, giá hoặc tính năng thử nghiệm của nhà cung cấp.
