論文の概要: OlympiadBench: A Challenging Benchmark for Promoting AGI with Olympiad-Level Bilingual Multimodal Scientific Problems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.14008v2
• Date: Thu, 6 Jun 2024 13:19:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-07 21:12:20.200080
• Title: OlympiadBench: A Challenging Benchmark for Promoting AGI with Olympiad-Level Bilingual Multimodal Scientific Problems
• Title（参考訳）: OlympiadBench: Olympiad-Level Bilingual Multimodal Scientific Problemsを用いたAGIの促進ベンチマーク
• Authors: Chaoqun He, Renjie Luo, Yuzhuo Bai, Shengding Hu, Zhen Leng Thai, Junhao Shen, Jinyi Hu, Xu Han, Yujie Huang, Yuxiang Zhang, Jie Liu, Lei Qi, Zhiyuan Liu, Maosong Sun,
• Abstract要約: 我々はOlympiadレベルのバイリンガル・マルチモーダル・サイエンス・ベンチマークであるOlympiadBenchを紹介し、Olympiadレベルの数学と物理学のコンペティションの8,476の問題を特徴とする。 最も優れたモデルであるGPT-4Vはオリンピアドベンチで平均17.97%を獲得し、物理学ではわずか10.74%である。 GPT-4Vの分析では、幻覚、知識欠失、論理的誤信などの問題が指摘されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 62.06169250463104
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent advancements have seen Large Language Models (LLMs) and Large Multimodal Models (LMMs) surpassing general human capabilities in various tasks, approaching the proficiency level of human experts across multiple domains. With traditional benchmarks becoming less challenging for these models, new rigorous challenges are essential to gauge their advanced abilities. In this work, we present OlympiadBench, an Olympiad-level bilingual multimodal scientific benchmark, featuring 8,476 problems from Olympiad-level mathematics and physics competitions, including the Chinese college entrance exam. Each problem is detailed with expert-level annotations for step-by-step reasoning. Evaluating top-tier models on OlympiadBench, we implement a comprehensive assessment methodology to accurately evaluate model responses. Notably, the best-performing model, GPT-4V, attains an average score of 17.97% on OlympiadBench, with a mere 10.74% in physics, highlighting the benchmark rigor and the intricacy of physical reasoning. Our analysis orienting GPT-4V points out prevalent issues with hallucinations, knowledge omissions, and logical fallacies. We hope that our challenging benchmark can serve as a valuable resource for helping future AGI research endeavors. The data and evaluation code are available at \url{https://github.com/OpenBMB/OlympiadBench}
• Abstract（参考訳）: 近年,Large Language Models (LLMs) やLarge Multimodal Models (LMMs) が様々なタスクにおいて一般の人間の能力を超え,複数のドメインにわたる専門家の習熟度に近づいている。 従来のベンチマークはこれらのモデルにとって難易度が低いため、その高度な能力を測るためには、新たな厳密な課題が不可欠である。 本研究では,オリンピアードレベルのバイリンガル・マルチモーダル・サイエンス・ベンチマークであるOlympiadBenchについて紹介する。 それぞれの問題は、ステップバイステップの推論のためのエキスパートレベルのアノテーションで詳細に説明されます。 OlympiadBench上での上位モデルの評価を行い、モデル応答を正確に評価する包括的評価手法を実装した。 特に、最高のパフォーマンスモデルであるGPT-4Vは、オリンピアドベンチの平均スコアが17.97%に達し、物理ではわずか10.74%であり、ベンチマークの厳密さと物理的推論の複雑さを強調している。 GPT-4Vの分析では,幻覚,知識欠失,論理的誤認などの問題が指摘されている。 私たちの挑戦的なベンチマークが、将来のAGI研究を支援する貴重なリソースになることを期待しています。 データと評価コードは \url{https://github.com/OpenBMB/OlympiadBench} で公開されている。

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