VLM（视觉语言模型）的评估使用标准化基准、特定任务指标和人工判断相结合的方式进行。这些模型被设计用于处理视觉和文本数据，因此评估重点在于它们理解图像和文本之间关系、生成准确描述、回答关于视觉内容的问题以及执行跨模态任务（如检索）的能力。常见方法包括在既定数据集上测试、根据预定义标准衡量性能以及评估实际可用性。
一种主要方法是在针对视觉语言任务的公开数据集上进行基准测试。例如，模型可能会在 VQA（视觉问答）数据集上进行测试，回答关于图像的问题，或者在 COCO Captions 数据集上生成或评估图像描述。指标因任务而异：VQA 使用准确率（正确答案），而字幕生成任务通常依赖于 BLEU、ROUGE 或 CIDEr 等指标，这些指标将生成的文本与人工编写的参考文本进行比较。对于检索任务（例如，根据文本查询查找相关图像），Recall@K 或中位数排名等指标衡量模型对模态的对齐程度。这些基准测试提供了客观、可重复的比较，但可能无法捕捉细微的性能差异，例如处理模糊输入或罕见边缘情况的能力。
除了自动化指标之外，人工评估也至关重要。对于字幕生成或开放式问答等任务，人工评估输出的流畅性、相关性和事实准确性。通常使用亚马逊 Mechanical Turk 等平台收集评分。此外，使用对抗性示例（例如，带有遮挡对象或误导性文本的图像）对模型进行压力测试可以揭示其鲁棒性。例如，可以对具有异常光照或视角的图像测试 VLM，以查看其是否保持准确性。开发人员还会评估推理速度、内存使用和可扩展性等实际因素——这些是在聊天机器人或内容审核系统等应用中部署的关键考量。例如，为移动设备优化的模型可能会优先考虑较小的体积而非微小的准确性提升。这些分层评估确保 VLM 在技术和面向用户的场景中都能可靠运行。