Can Argus Judge Them All? Comparing VLMs Across Domains
作者: Harsh Joshi, Gautam Siddharth Kashyap, Rafiq Ali, Ebad Shabbir, Niharika Jain, Sarthak Jain, Jiechao Gao, Usman Naseem
分类: cs.IR, cs.AI, cs.CL
发布日期: 2025-06-23
💡 一句话要点
比较多模态模型在不同任务中的表现以提升应用效果
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 视觉-语言模型 多模态AI 性能评估 跨数据集一致性 模型比较
📋 核心要点
- 现有的视觉-语言模型在不同任务中的性能一致性研究不足，导致其应用效果不稳定。
- 本文通过基准测试比较了三种主流VLMs，提出了一种新的跨数据集一致性指标，以评估模型在多任务中的表现。
- 实验结果表明，CLIP在泛化能力上表现最佳，BLIP在特定数据集上表现突出，而LXMERT在推理任务中具有优势。
📝 摘要（中文）
视觉-语言模型（VLMs）正在推动多模态人工智能的发展，但其在不同任务中的性能一致性尚未得到充分研究。本文对CLIP、BLIP和LXMERT进行了基准测试，涵盖了检索、描述生成和推理等多种数据集。我们的评估包括任务准确性、生成质量、效率以及一种新颖的跨数据集一致性（CDC）指标。结果显示，CLIP在泛化能力上表现最佳（CDC: 0.92），BLIP在精心策划的数据上表现优异，而LXMERT在结构化推理中领先。这些结果揭示了泛化与专业化之间的权衡，为VLMs的工业部署提供了指导，并推动了面向强健、任务灵活架构的开发。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决视觉-语言模型在不同任务中的性能一致性不足的问题。现有方法在多模态任务中的表现差异较大，影响了其实际应用效果。
核心思路：通过对CLIP、BLIP和LXMERT进行系统的基准测试，评估其在检索、描述生成和推理等任务中的表现，提出跨数据集一致性（CDC）指标来衡量模型的泛化能力。
技术框架：研究设计了一个综合评估框架，包含任务准确性、生成质量、效率等多个维度的评估，结合CDC指标进行全面比较。
关键创新：提出了跨数据集一致性（CDC）这一新颖的评估指标，能够有效揭示模型在不同任务中的泛化能力，与现有方法相比，提供了更全面的性能评估视角。
关键设计：在实验中，设置了多种任务场景，采用标准化的数据集进行评估，确保了结果的可比性和可靠性。
📊 实验亮点
实验结果显示，CLIP在跨数据集一致性（CDC）指标上达到了0.92，展现出最佳的泛化能力；BLIP在特定数据集上表现优异，适合于精心策划的任务；而LXMERT在结构化推理任务中表现突出。这些结果揭示了不同模型在泛化与专业化之间的权衡。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括智能搜索引擎、自动内容生成、以及人机交互系统等。通过提升视觉-语言模型在多任务中的一致性表现，可以显著增强这些应用的智能化水平和用户体验，推动多模态人工智能的实际落地。
📄 摘要（原文）
Vision-Language Models (VLMs) are advancing multimodal AI, yet their performance consistency across tasks is underexamined. We benchmark CLIP, BLIP, and LXMERT across diverse datasets spanning retrieval, captioning, and reasoning. Our evaluation includes task accuracy, generation quality, efficiency, and a novel Cross-Dataset Consistency (CDC) metric. CLIP shows strongest generalization (CDC: 0.92), BLIP excels on curated data, and LXMERT leads in structured reasoning. These results expose trade-offs between generalization and specialization, informing industrial deployment of VLMs and guiding development toward robust, task-flexible architectures.