論文の概要: ChartX & ChartVLM: A Versatile Benchmark and Foundation Model for Complicated Chart Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.12185v2
• Date: Wed, 11 Sep 2024 02:49:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-12 21:47:34.625688
• Title: ChartX & ChartVLM: A Versatile Benchmark and Foundation Model for Complicated Chart Reasoning
• Title（参考訳）: ChartX & ChartVLM: 複雑なチャート推論のためのVersatileベンチマークと基礎モデル
• Authors: Renqiu Xia, Bo Zhang, Hancheng Ye, Xiangchao Yan, Qi Liu, Hongbin Zhou, Zijun Chen, Min Dou, Botian Shi, Junchi Yan, Yu Qiao,
• Abstract要約: 我々は、チャート領域における既製のマルチモーダル言語モデル(MLLM)の能力をベンチマークする。 ChartXは18種類のチャートタイプ,7つのチャートタスク,22のディシプリナトピック,高品質なチャートデータを含むマルチモーダルな評価セットである。 我々は、解釈可能なパターンに強く依存するマルチモーダルタスクに対する新しい視点を提供するため、ChartVLMを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.82612435284695
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recently, many versatile Multi-modal Large Language Models (MLLMs) have emerged continuously. However, their capacity to query information depicted in visual charts and engage in reasoning based on the queried contents remains under-explored. In this paper, to comprehensively and rigorously benchmark the ability of the off-the-shelf MLLMs in the chart domain, we construct ChartX, a multi-modal evaluation set covering 18 chart types, 7 chart tasks, 22 disciplinary topics, and high-quality chart data. Besides, we develop ChartVLM to offer a new perspective on handling multi-modal tasks that strongly depend on interpretable patterns, such as reasoning tasks in the field of charts or geometric images. We evaluate the chart-related ability of mainstream MLLMs and our ChartVLM on the proposed ChartX evaluation set. Extensive experiments demonstrate that ChartVLM surpasses both versatile and chart-related large models, achieving results comparable to GPT-4V. We believe that our study can pave the way for further exploration in creating a more comprehensive chart evaluation set and developing more interpretable multi-modal models. Both ChartX and ChartVLM are available at: https://github.com/UniModal4Reasoning/ChartVLM
• Abstract（参考訳）: 近年,多言語多モード大言語モデル (MLLM) が数多く登場している。 しかし、ビジュアルチャートに表示された情報を検索し、クエリされた内容に基づいた推論を行う能力は、まだ未調査のままである。 本稿では,チャート領域における既製のMLLMの能力を包括的かつ厳密に評価するために,チャートタイプ18種,チャートタスク7種,ディシプリナトピック22種,高品質なチャートデータを含むマルチモーダル評価セットであるChartXを構築した。 さらに、チャートや幾何学画像の分野における推論タスクなど、解釈可能なパターンに強く依存するマルチモーダルタスクに対する新たな視点を提供するため、ChartVLMを開発した。 提案したChartX評価セットに基づいて,メインストリームMLLMとChartVLMのチャート関連能力を評価する。 広範囲な実験により、ChartVLMは汎用モデルとチャート関連の大型モデルの両方を超越し、GPT-4Vに匹敵する結果が得られた。 我々は、より包括的なチャート評価セットを作成し、より解釈可能なマルチモーダルモデルを開発するための、さらなる探索の道を開くことができると信じている。 ChartX と ChartVLM はいずれも https://github.com/UniModal4Reasoning/ChartVLM

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