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对于具备视觉能力的大语言模型（LLM）来说，解释xkcd漫画应该是一个不错的挑战。许多漫画需要综合上下文理解和先验知识才能理解和解释，而且已经有类似“基本事实”的内容（通过https://www.explainxkcd.com/获取）。原始漫画和解释网站都在宽松的许可协议下可用（分别为CC - BY - NC - 2.5和CC - BY - SA - 3.0），所以只要提供适当的归属说明就可以。我们可以使用ELO评级，让用户在两种解释中选择他们喜欢的。对于投票的人来说，这也应该很有趣。大家怎么想？如果有人感兴趣，我可以做一个演示。

讨论总结

该讨论围绕将解释xkcd漫画作为视觉语言模型（LLMs）的基准测试这一主题展开。原帖认为解释xkcd漫画对模型是个挑战且有相关优势，能够用ELO - rating让用户选喜欢的解释。评论中有人支持原提议，也有人提出担忧如网站可能在训练集中使测试偏向回忆，还有人提出用现实生活问题衡量模型、LLM创作xkcd漫画等替代方案，也涉及对不同LLMs在理解xkcd漫画上表现的讨论等，整体氛围比较积极，大家各抒己见。

主要观点

  1. 👍 认为原帖提出的用解释xkcd漫画作为视觉语言模型基准测试的想法很棒
    • 支持理由：未详细阐述，直接表达积极态度
    • 反对声音：无
  2. 🔥 解释xkcd的网站可能在训练集中，使测试偏向回忆而非理解
    • 正方观点：网站存在于训练集就可能导致回忆情况
    • 反方观点：有观点认为也许不只是回忆，可能涉及回忆与综合
  3. 💡 提出用现实生活中的问题（如工程问题）衡量模型更好
    • 解释：认为模型解决现实生活问题达到一定比例就可作助手，比解释xkcd漫画更合适
  4. 💡 相比于解释xkcd漫画，LLM创作xkcd漫画更酷
    • 解释：强调创作好的xkcd漫画，与原提议关注点不同
  5. 💡 存在“基本事实”时自动评估足够好，基于文本相似性或蕴含关系
    • 解释：在有“基本事实”的情况下，自动评估从这两方面来说是可行的

金句与有趣评论

  1. “😂 bearbarebere: Great idea.”
    • 亮点：简洁表达对原帖提议的认可
  2. “🤔 Fast - Satisfaction482：The explanation site is certainly already in every training set. Thus it becomes a recall benchmark of instead of the intended understanding benchmark.”
    • 亮点：提出对原提议可能存在问题的担忧
  3. “👀 Llama 3.2 11B hallucinated various elements, lacked understanding and could not get the joke, Qwen 2 VL 7B performed a tiny bit better, but it did so bad that it is not much different form Llama.”
    • 亮点：通过对比不同LLMs的表现，说明它们在理解xkcd漫画上存在问题
  4. “🤔 How about problems in real life, like engineering problems from different fields, anything that when a model achieves 80%, we can use it as assistants.”
    • 亮点：提出不同于原提议的新的衡量模型的方法
  5. “👀 What would actually be really cool is an LLM making its own xkcd comics. (good ones)”
    • 亮点：提出新颖的关于LLM与xkcd漫画的创意

情感分析

总体情感倾向为积极。主要分歧点在于用解释xkcd漫画作为基准测试是否合理，可能的原因是大家从不同角度思考这个提议，例如从测试的有效性、模型能力的全面衡量、是否有更好的替代方案等方面出发，从而产生不同观点。

趋势与预测

  • 新兴话题：LLM创作xkcd漫画可能会引发后续讨论，如创作的具体方式、如何评判创作的好坏等。
  • 潜在影响：如果关于解释xkcd漫画作为基准测试的讨论深入下去，可能会影响视觉语言模型在理解能力测试方面的发展方向，以及促使更多人思考模型测试标准的合理性等。

详细内容：

《关于用 xkcd 漫画测试视觉型语言模型的热门讨论》

在 Reddit 上，一则题为“Benchmark proposal: explain-xkcd”的帖子引发了广泛关注。该帖子指出，用 xkcd 漫画来测试视觉型语言模型（LLM）颇具挑战性，因为这些漫画需要综合情境理解和先验知识才能理解和解释，且已有类似“标准答案”的解释网站（https://www.explainxkcd.com/ ）。帖子还提到可用 ELO 评级并让用户在两种解释中选择最喜欢的，作者表示若大家感兴趣可做个演示。此贴获得了众多点赞和大量评论。

讨论焦点主要集中在几个方面。有人认为解释网站可能已在各训练集中，这可能使测试变成回忆型而非理解型。但也有人指出，由于 xkcd 仍在更新，可保证有新的未见过的漫画用于测试。有人分享了自己测试不同模型对某幅特定漫画理解的经历，如较小的 VLMs 在理解漫画上存在困难，Llama 3.2 11B 出现元素幻想、理解不足且未领会笑话，Qwen 2 VL 7B 稍好但仍不佳，只有 GPT-4o 表现较好。还有人表示最大的障碍在于模型对漫画面板概念的理解。

在观点方面，有人认为 xkcd 已不再幽默，多为科学内容；有人提议用《Far Side》替代；有人认为若能让解释网站参与给用户提供两种解释会很酷；有人认为测试不能用训练集内容，要用未发布或合成的例子。

这场讨论反映出大家对于如何更好地利用漫画测试 LLM 的理解能力存在诸多思考和争议，也凸显了在不断发展的技术领域中寻求有效评估方法的重要性。