論文の概要: MME: A Comprehensive Evaluation Benchmark for Multimodal Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.13394v3
• Date: Wed, 6 Dec 2023 07:09:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-07 18:51:24.608299
• Title: MME: A Comprehensive Evaluation Benchmark for Multimodal Large Language Models
• Title（参考訳）: mme:マルチモーダル大規模言語モデルのための総合評価ベンチマーク
• Authors: Chaoyou Fu, Peixian Chen, Yunhang Shen, Yulei Qin, Mengdan Zhang, Xu Lin, Jinrui Yang, Xiawu Zheng, Ke Li, Xing Sun, Yunsheng Wu, Rongrong Ji
• Abstract要約: 最初の総合的MLLM評価ベンチマークMMEを示す。 知覚能力と認知能力の両方を合計14のサブタスクで測定する。 総計30個のMLLMをMMEで総合的に評価した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 75.85429963948769
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multimodal Large Language Model (MLLM) relies on the powerful LLM to perform multimodal tasks, showing amazing emergent abilities in recent studies, such as writing poems based on an image. However, it is difficult for these case studies to fully reflect the performance of MLLM, lacking a comprehensive evaluation. In this paper, we fill in this blank, presenting the first comprehensive MLLM Evaluation benchmark MME. It measures both perception and cognition abilities on a total of 14 subtasks. In order to avoid data leakage that may arise from direct use of public datasets for evaluation, the annotations of instruction-answer pairs are all manually designed. The concise instruction design allows us to fairly compare MLLMs, instead of struggling in prompt engineering. Besides, with such an instruction, we can also easily carry out quantitative statistics. A total of 30 advanced MLLMs are comprehensively evaluated on our MME, which not only suggests that existing MLLMs still have a large room for improvement, but also reveals the potential directions for the subsequent model optimization.
• Abstract（参考訳）: MLLM(Multimodal Large Language Model)は、マルチモーダルなタスクを実行するための強力なLLMに依存しており、画像に基づいた詩を書くなど、近年の研究において驚くべき創発的な能力を示している。 しかし、これらのケーススタディは、総合的な評価を欠いて、MLLMの性能を完全に反映することは困難である。 本稿では、この空白を埋め、最初の総合的mllm評価ベンチマークmmeを提示する。 知覚能力と認知能力の両方を合計14のサブタスクで測定する。 評価に公開データセットを直接使用することから生じるデータ漏洩を避けるため、インストラクション・アンサーペアのアノテーションはすべて手動で設計されている。 簡潔な命令設計により、迅速なエンジニアリングに苦しむのではなく、MLLMを適切に比較することができる。 また、このような指示により、量的統計も容易に行うことができる。 既存のMLLMには改善の余地がまだ大きいだけでなく,その後のモデル最適化の可能性も明らかにしている。

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