多模态AI的常见评估指标 多模态AI系统结合来自多个来源的数据（例如，文本、图像、音频），其评估需要考虑模态之间相互作用的指标。三个关键的指标类别是跨模态检索准确率、特定任务的性能和模态对齐分数。 这些指标帮助开发人员评估模型整合不同数据类型并在现实场景中表现如何。
跨模态检索指标 多模态AI的一个核心挑战是确保模型可以连接跨模态的数据。例如，使用 Recall@K （正确的结果出现在前 K 个检索项中的频率）和平均精度均值 (mAP) 等指标来衡量基于文本查询（或反之亦然）检索图像。 这些指标量化了图像文本匹配等任务中的检索质量。例如，在将照片与标题配对的数据集中，使用这些分数评估模型为给定标题检索正确图像（反之亦然）的能力。 较低的分数表示模态之间的对齐不良，而较高的分数反映了强大的跨模态理解。
特定任务的性能指标 许多多模态系统都是为特定应用而构建的，需要专注于领域的指标。例如，在图像字幕中，诸如 BLEU （将生成的文本与参考字幕进行比较）或 CIDEr （评估语义相似性）之类的指标评估字幕质量。在多模态分类（例如，结合音频和视频的情感识别）中，可以使用准确率或 F1 分数。对于诸如文本到图像合成之类的生成任务，Frechet Inception Distance (FID) 衡量生成的图像与真实数据分布的匹配程度。 这些指标确保模型满足其预期用途的实际要求。
模态对齐和连贯性 有效的多模态模型必须对齐来自不同来源的信息。 诸如模态差距分析（衡量跨模态的嵌入有多相似）或连贯性分数（对输出一致性的人工评估）之类的指标可以评估这一点。 例如，在视频问答系统中，如果模型回答了有关场景的问题但忽略了视觉线索，则其对齐分数将下降。 诸如 Gradient-CAM 之类的工具可以可视化模型依赖哪些模态，从而帮助开发人员调试不平衡。 结合这些指标可以全面了解模态之间的相互作用，这对于稳健的性能至关重要。
通过关注检索、任务性能和对齐，开发人员可以系统地评估和改进多模态系统。实际实施通常涉及权衡——例如，优化检索准确率可能会降低生成多样性。选择正确的指标取决于应用程序的目标以及整合模态的特定挑战。
