MMSearch

MMSearch是一个专注于评估大型多模态模型（LMMs）作为多模态搜索引擎潜力的基准工具。该项目旨在填补大型模型在多模态搜索领域的评估空白，并提供一套完善的评估框架来验证这些模型的搜索能力。

MMSearch 的主要功能：

• 多模态评估基准：包含300个手动收集的实例，覆盖14个子领域，这些实例与当前LMM的训练数据没有重叠，从而确保正确答案只能通过搜索获得。
• 多任务评估策略：通过三个独立的任务（重新查询、重排名和摘要）以及一个完整的端到端任务来评估模型的搜索能力。最终得分是这四个任务的加权结果。
• 简易的自我评估：用户只需提供模型的推断函数，即可进行自定义LMM的评估，且支持多个GPU的推理。

使用场景：

1. 研究和开发：MMSearch可用于学术研究，帮助研究人员评估和比较不同大型多模态模型的搜索性能，推动新算法的开发与改进。
2. 搜索引擎优化：在商业环境中，企业可以利用MMSearch评估其多模态搜索引擎的效率，使其能够更好地响应用户的多样化查询。
3. 教育和培训：教育机构可以通过MMSearch工具让学生了解多模态模型的工作原理，以及如何评估和优化这些模型的表现。

综上所述，MMSearch为多模态搜索领域提供了一个系统的评估平台，为研究者和开发者提供了重要的工具和参考依据。