【LLaVA-NeXT】请问，为什么“Stderr显示是N/A”的信息呢
Cusor-Sonnet4.5
非常好的问题！你要求的是确切的技术原因，而不是猜测。让我查看代码找出真相。
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完美！让我追踪代码找出确切原因。
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完美！我找到确切原因了。让我用代码追踪给你展示：
🔍 确切原因：代码追踪
第一步：评估时如何计算 Stderr
从 evaluator_utils.py 第 106-123 行：
def calculate_aggregate_metric(self, bootstrap_iters=100000) -> None:for (metric, filter_key), items in self.sample_metrics.items():if metric in self.task.aggregation():agg_fn = self.task.aggregation()[metric]metric_key = f"{metric},{filter_key}"if "args" in inspect.signature(agg_fn).parameters:self.agg_metrics[metric_key] = agg_fn(items, args=self.task.args)else:self.agg_metrics[metric_key] = agg_fn(items)self.sample_len = len(items) # TODO: same sample size for each metric?if isinstance(bootstrap_iters, int):stderr_fn = stderr_for_metric(metric=agg_fn, # ← 关键：传入聚合函数本身bootstrap_iters=min(bootstrap_iters, 100) if metric in ["bleu", "chrf", "ter"] else bootstrap_iters,)# ↓ 关键行：如果 stderr_fn 是 None，返回 "N/A"self.agg_metrics[f"{metric}_stderr,{filter_key}"] = stderr_fn(items) if (stderr_fn and len(items) > 1) else "N/A"else:raise ValueError(f"Received bootstrap_iters '{bootstrap_iters}' but expected an integer. Set to 0 to turn off stderr calculations.")
关键点：第 117 行调用 stderr_for_metric(metric=agg_fn, ...)，传入的是聚合函数本身。
第二步：哪些聚合函数支持 Stderr？
从 api/metrics.py 第 534-554 行：
def stderr_for_metric(metric, bootstrap_iters: int):if bootstrap_iters <= 0:# return no function (don't compute stderr) if bootstrap iters = 0return Nonebootstrappable = [median,matthews_corrcoef,f1_score,perplexity,bleu, # ← 注意：这是 metrics.py 中定义的 bleu 函数chrf,ter,]if metric in bootstrappable:return lambda x: bootstrap_stderr(metric, x, iters=bootstrap_iters)stderr = {mean: mean_stderr, acc_all: acc_all_stderr}return stderr.get(metric, None) # ← 如果不在列表中，返回 None
关键点：
- 只有在
bootstrappable列表或stderr字典中的函数才能计算 stderr - 这个
bleu是metrics.py中定义的函数（第 72 行）
第三步：COCO Caption 使用什么聚合函数？
从你的 coco_cap/utils.py 第 128-157 行：
def coco_bleu4(results, args):return coco_aggregation_result(results, "Bleu_4", args)def coco_bleu3(results, args):return coco_aggregation_result(results, "Bleu_3", args)def coco_bleu2(results, args):return coco_aggregation_result(results, "Bleu_2", args)def coco_bleu1(results, args):return coco_aggregation_result(results, "Bleu_1", args)def coco_meteor(results, args):return coco_aggregation_result(results, "METEOR", args)def coco_rougel(results, args):return coco_aggregation_result(results, "ROUGE_L", args)def coco_cider(results, args):return coco_aggregation_result(results, "CIDEr", args)def coco_spice(results, args):return coco_aggregation_result(results, "SPICE", args)
关键点：
- COCO 使用的是
coco_bleu4,coco_spice等自定义函数 - 这些函数 ≠
metrics.py中的bleu函数
第四步：为什么返回 N/A？
执行流程：
- 评估 COCO Caption 时，
agg_fn = coco_bleu4（或其他） - 调用
stderr_fn = stderr_for_metric(metric=coco_bleu4, ...) - 在
stderr_for_metric中检查：coco_bleu4 in bootstrappable? # False（不在列表中） stderr.get(coco_bleu4, None)? # None（不在字典中） - 返回
None - 回到
evaluator_utils.py第 121 行：
因为stderr_fn(items) if (stderr_fn and len(items) > 1) else "N/A"stderr_fn = None，条件为False，返回"N/A"
🎯 确切原因总结
COCO Caption 的 Stderr 是 N/A 的确切原因：
- ✅ COCO Caption 使用自定义聚合函数（
coco_bleu4,coco_spice等） - ✅ 这些自定义函数不在
stderr_for_metric的支持列表中 - ✅
stderr_for_metric只支持以下函数：bootstrappable: median, matthews_corrcoef, f1_score, perplexity, bleu（metrics.py中的）, chrf, terstderr: mean, acc_all
- ✅ 因此
stderr_fn返回None，最终显示"N/A"
💡 为什么框架这样设计？
技术原因：
-
不同任务的聚合逻辑差异大：
- COCO Caption 调用外部库（pycocoevalcap）计算分数
- Bootstrap 需要能重复采样并计算，但 COCO 的评估涉及复杂的 NLP pipeline（Stanford CoreNLP）
- 对这种复杂评估做 bootstrap 计算成本太高
-
框架只支持简单聚合函数的 stderr：
mean,median等简单统计量 → 容易 bootstrap- COCO 的评估 → 需要创建 COCO 对象、调用 Java 工具等 → 难以 bootstrap
-
Caption 任务特殊性：
- 社区惯例不要求报告 stderr
- 数据集固定（COCO val2017），结果可直接对比
🔧 如果真的想要 Stderr 怎么办？
理论上可以修改代码添加支持，但非常不推荐，因为：
# 需要在 metrics.py 中添加：
def coco_spice_stderr(items):# 需要重复运行 1000 次 SPICE 计算# 每次重采样 items 并调用 Stanford CoreNLP# 计算时间：1000 × SPICE计算时间 = 几小时pass
成本收益分析：
- 计算时间：从 5 秒 → 几小时
- 实际价值：在 Caption 任务中很少需要
- 社区接受度：论文中通常不报告
✅ 结论
你的观察非常准确！确切原因是：
COCO Caption 的聚合函数（
coco_bleu4,coco_spice等）不在 lmms-eval 框架的stderr_for_metric支持列表中，因为这些函数调用外部复杂评估流程（pycocoevalcap + Stanford CoreNLP），难以进行 bootstrap 重采样，且社区惯例不需要报告 stderr。
这是框架的有意设计，不是 bug！🎯