多模态学习实战手册：读懂CompassRank榜单的评测指标！

1. 前言

榜单链接：CompassRank

CompassRank 是一个中立且全面的性能榜单，作为大模型评测体系 OpenCompass2.0 中各类榜单的承载平台。它覆盖多领域、多任务下的模型性能，并定期更新，以提供动态的行业洞察。

CompassRank 保持中立性，不受任何商业利益干扰，并依托于 CompassKit 工具链体系中的各类评测手段，确保了其客观性。这个平台旨在帮助从业者理解技术深意，优化模型选择，并对大模型的技术创新提供坚实的技术支撑

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2. 整体指标

1. Method: 这列通常表示模型的名称和训练方法，包括模型架构、训练策略和可能的微调技术。
2. Time: 在这个上下文中，时间可能指的是模型训练或推理的时间，但具体信息需要查看详细页面以获取准确数据。
3. Params: 模型的参数数量，以百万（M）或十亿（B）为单位，表示模型的复杂度。
4. Language Model: 语言大模型，如InternLM2、QwenLM等
5. Vision Model: 视觉大模型如CLIP ViT-L/14、EVA-02-5B等
6. Avg. Rank: 模型在所有列出的测试集上的平均排名，数值越小表示整体性能越好。
7. Avg. Score: 模型在所有测试集上的平均得分，高分表示模型性能更优。

3. MMBench

1. MMBench Test: MMBench测试集，一个多模态基准，用