論文の概要: NPHardEval4V: A Dynamic Reasoning Benchmark of Multimodal Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.01777v2
• Date: Tue, 5 Mar 2024 18:26:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-03-06 19:44:30.439807
• Title: NPHardEval4V: A Dynamic Reasoning Benchmark of Multimodal Large Language Models
• Title（参考訳）: NPHardEval4V:マルチモーダル大言語モデルの動的推論ベンチマーク
• Authors: Lizhou Fan, Wenyue Hua, Xiang Li, Kaijie Zhu, Mingyu Jin, Lingyao Li, Haoyang Ling, Jinkui Chi, Jindong Wang, Xin Ma, Yongfeng Zhang
• Abstract要約: MLLMの純粋推論能力を評価するためのベンチマークであるNPHardEval4Vを導入する。 異なるモデルにまたがる推論能力に有意な差が認められた。 また,視覚,テキスト,視覚とテキストの組み合わせがMLLMの推論能力に与える影響についても検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.91372939329467
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Understanding the reasoning capabilities of Multimodal Large Language Models (MLLMs) is an important area of research. In this study, we introduce a dynamic benchmark, NPHardEval4V, aimed at addressing the existing gaps in evaluating the pure reasoning abilities of MLLMs. Our benchmark aims to provide a venue to disentangle the effect of various factors such as image recognition and instruction following, from the overall performance of the models, allowing us to focus solely on evaluating their reasoning abilities. It is built by converting textual description of questions from NPHardEval to image representations. Our findings reveal significant discrepancies in reasoning abilities across different models and highlight the relatively weak performance of MLLMs compared to LLMs in terms of reasoning. We also investigate the impact of different prompting styles, including visual, text, and combined visual and text prompts, on the reasoning abilities of MLLMs, demonstrating the different impacts of multimodal inputs in model performance. Unlike traditional benchmarks, which focus primarily on static evaluations, our benchmark will be updated monthly to prevent overfitting and ensure a more authentic and fine-grained evaluation of the models. We believe that this benchmark can aid in understanding and guide the further development of reasoning abilities in MLLMs. The benchmark dataset and code are available at https://github.com/lizhouf/NPHardEval4V
• Abstract（参考訳）: MLLM(Multimodal Large Language Models)の推論能力を理解することは重要な研究分野である。 本研究では,MLLMの純粋推論能力の評価において,既存のギャップに対処することを目的とした動的ベンチマーク NPHardEval4V を提案する。 本ベンチマークは,モデル全体の性能から,画像認識や後続命令などの様々な要因の影響を解消し,推論能力の評価にのみ焦点をあてる場を提供することを目的としている。 NPHardEvalからの質問のテキスト記述を画像表現に変換することで構築される。 本研究により,異なるモデル間での推論能力の相違が明らかとなり,MLLMの比較的弱い性能が示唆された。 また,マルチモーダル入力がモデル性能に与える影響を示すため,mllmsの推論能力に視覚,テキスト,視覚とテキストの組み合わせを含む様々なプロンプトスタイルが与える影響について検討した。 主に静的評価に焦点を当てた従来のベンチマークとは異なり、我々のベンチマークは、オーバーフィットを防止し、モデルのより正確できめ細かい評価を保証するために毎月更新される。 このベンチマークはMLLMにおける推論能力のさらなる発展の理解と指導に役立つと考えている。 ベンチマークデータセットとコードはhttps://github.com/lizhouf/nphardeval4vで入手できる。

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