针对多模态大模型（LLM）和多语言大模型（MLLM）的性能评估方法，以下是一些关键的评估方法和标准：
模态融合率（MIR）：
- 中国科学技术大学提出了模态融合率（MIR）来高效评估多模态预训练对齐质量。MIR能够准确对应模型在有监督微调后在下游测试基准上的得分，与损失值（Loss）、困惑度（PPL）和上下文评估（In-Context）相比，MIR显示出更好的稳定性和可靠性。
多模态大语言模型综合评估基准（MME）：
- MME是一个综合评估基准，旨在全面评估MLLMs的感知和认知能力。它包括14个子任务，覆盖从对象识别到常识推理、数值计算、文本翻译和代码推理等多个方面。MME的指令设计简洁，以“是或否”的形式输出，便于定量统计和评估。
CheckList评估方法：
- 受到软件工程中行为测试的启发，CheckList是一种全新的NLP模型测试方法，帮助人们更为清晰、系统地了解各种模型的优缺点。它通过验证输入输出行为来测试一个系统的不同的能力。
多模态增益（MG）和多模态泄露（ML）：
- 为了评估LVLMs在多模态训练中的实际性能提升和数据泄露程度，提出了两个新的度量指标：多模态增益（MG）和多模态泄露（ML）。MG量化模型在接收到视觉信息时相对于仅使用文本信息时的性能提升，而ML评估模型在训练过程中可能无意中记忆的数据的程度。
LLaVA Bench：
- LLaVA-Bench是专门针对LMM设计的开放世界视觉聊天基准，它提供了一个评估多模态学习能力的平台，弥合了语言和视觉理解之间的差距。
这些评估方法和标准为多模态大模型和多语言大模型的性能评估提供了全面的框架，帮助研究者和开发者理解模型的能力和局限性，指导后续的模型优化和应用开发。
