論文の概要: Multimodal ArXiv: A Dataset for Improving Scientific Comprehension of Large Vision-Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.00231v2
• Date: Mon, 4 Mar 2024 07:01:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-05 21:59:59.318516
• Title: Multimodal ArXiv: A Dataset for Improving Scientific Comprehension of Large Vision-Language Models
• Title（参考訳）: マルチモーダルArXiv:大規模視覚言語モデルの科学的理解を改善するデータセット
• Authors: Lei Li, Yuqi Wang, Runxin Xu, Peiyi Wang, Xiachong Feng, Lingpeng Kong, Qi Liu
• Abstract要約: 我々は、LVLMの科学的理解を高めるために、ArXivCapとArXivQAからなるMultimodal ArXivを紹介する。 ArXivCapは、6.4Mの画像と3.9Mキャプションからなるフィギュアキャプチャーデータセットである。 ArXivQAはLVLMの数学的推論能力を大幅に向上させ、マルチモーダルな数学的推論ベンチマークで10.4%の精度向上を達成した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.58923299007428
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large vision-language models (LVLMs), exemplified by GPT-4V, excel across diverse tasks involving concrete images from natural scenes. However, their ability to interpret abstract figures, such as geometry shapes and scientific plots, remains limited due to a scarcity of training datasets in scientific domains. To fill this gap, we introduce Multimodal ArXiv, consisting of ArXivCap and ArXivQA, for enhancing LVLMs scientific comprehension. ArXivCap is a figure-caption dataset comprising 6.4M images and 3.9M captions sourced from 572K ArXiv papers spanning various scientific domains. Drawing from ArXivCap, we introduce ArXivQA, a question-answering dataset generated by prompting GPT-4V based on scientific figures. ArXivQA greatly enhances LVLMs' mathematical reasoning capabilities, achieving a 10.4% absolute accuracy gain on a multimodal mathematical reasoning benchmark. Furthermore, employing ArXivCap, we devise four vision-to-text tasks for benchmarking LVLMs. Evaluation results with state-of-the-art LVLMs underscore their struggle with the nuanced semantics of academic figures, with domain-specific training yielding substantial performance gains. Our error analysis uncovers misinterpretations of visual context, recognition errors, and the production of overly simplified captions by current LVLMs, shedding light on future improvements.
• Abstract（参考訳）: GPT-4Vで実証された大型視覚言語モデル(LVLM)は、自然界からの具体的な画像を含む様々なタスクに優れる。 しかし、幾何学的形状や科学的プロットなどの抽象的な図形を解釈する能力は、科学領域における訓練データセットの不足のために制限されている。 このギャップを埋めるために、LVLMの科学的理解を高めるために、ArXivCapとArXivQAからなるMultimodal ArXivを導入する。 ArXivCapは、6.4Mの画像と3.9Mキャプションからなるフィギュアキャプチャーデータセットである。 ArXivCapから引用したArXivQAは,科学的数値に基づいてGPT-4Vをプロンプトした質問応答データセットである。 ArXivQAはLVLMの数学的推論能力を大幅に向上させ、マルチモーダルな数学的推論ベンチマークで10.4%の精度向上を達成した。 さらに,ArXivCapを用いて,LVLMのベンチマークを行う4つのタスクを考案した。 現状のLVLMによる評価の結果は、学識者のニュアンスドセマンティクスとの抗争を浮き彫りにしており、ドメイン固有のトレーニングは、実質的なパフォーマンス向上をもたらす。 我々の誤り分析は、視覚的コンテキストの誤解釈、認識誤り、そして現在のLVLMによる過度に単純化されたキャプションの生成を明らかにし、将来の改善に光を当てる。

関連論文リスト

• Polymath: A Challenging Multi-modal Mathematical Reasoning Benchmark [53.61633384281524]
  PolyMATHはMLLMの認知的推論能力を評価するためのベンチマークである。 PolyMATHで最高のスコアは41%、36%、27%で、それぞれClaude-3.5 Sonnet、GPT-4o、Gemini-1.5 Proが獲得した。 さらにきめ細かい誤差解析により、これらのモデルは空間関係を理解し、引き出された高レベルの推論を行うのに苦労していることが明らかとなった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-06T20:35:41Z)
• MMSci: A Dataset for Graduate-Level Multi-Discipline Multimodal Scientific Understanding [59.41495657570397]
  このデータセットには、スキーマ図、シミュレーション画像、マクロ/顕微鏡写真、実験的可視化などの図が含まれている。 我々は,6つのプロプライエタリモデルと10以上のオープンソースモデルを評価し,科学的フィギュアキャプションと複数選択質問のベンチマークを開発した。 データセットとベンチマークは、さらなる研究をサポートするためにリリースされる予定だ。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-06T00:40:53Z)
• Cambrian-1: A Fully Open, Vision-Centric Exploration of Multimodal LLMs [56.391404083287235]
  視覚中心のアプローチで設計したマルチモーダルLLM(MLLM)のファミリーであるCambrian-1を紹介する。 本研究は,様々な視覚表現を評価するためのインタフェースとして,LLMとビジュアルインストラクションチューニングを用いた。 モデルウェイト、コード、サポートツール、データセット、詳細なインストラクションチューニングと評価のレシピを提供しています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-24T17:59:42Z)
• Finer: Investigating and Enhancing Fine-Grained Visual Concept Recognition in Large Vision Language Models [57.95366341738857]
  詳細な分析では、命令調整されたLVLMはモダリティギャップを示し、同じ概念に対応するテキスト入力と視覚入力の相違を示す。 我々は,LVLMの細粒度視覚理解能力を評価するために,複数の属性中心評価ベンチマークであるFinerを提案し,説明可能性を大幅に改善した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-26T05:43:51Z)
• ALLaVA: Harnessing GPT4V-Synthesized Data for Lite Vision-Language Models [45.040292339670096]
  大規模視覚言語モデル(LVLM)は、その強力な推論と一般化能力を備えた幅広い視覚言語タスクの前提を示してきた。 本研究では,従来のLVLMとリソースフレンドリなライトバージョンのパフォーマンスギャップを,高品質なトレーニングデータを用いて橋渡しすることを目的とする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-18T19:26:49Z)
• LLMs for Knowledge Graph Construction and Reasoning: Recent Capabilities and Future Opportunities [66.36633042421387]
  知識グラフ(KG)の構築と推論のための大規模言語モデル(LLM)の評価。 我々は,LLMと外部ソースを用いたマルチエージェントベースのアプローチであるAutoKGを提案し,KGの構築と推論を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-22T15:56:44Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。