論文の概要: NPHardEval4V: Dynamic Evaluation of Large Vision-Language Models with Effects of Vision

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.01777v3
• Date: Wed, 27 Aug 2025 05:37:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-28 19:07:41.287115
• Title: NPHardEval4V: Dynamic Evaluation of Large Vision-Language Models with Effects of Vision
• Title（参考訳）: NPHardEval4V:視覚効果を考慮した大規模視覚言語モデルの動的評価
• Authors: Xiang Li, Wenyue Hua, Kaijie Zhu, Lingyao Li, Haoyang Ling, Jinkui Chi, Qi Dou, Jindong Wang, Yongfeng Zhang, Xin Ma, Lizhou Fan,
• Abstract要約: NPHardEval4Vは4つの古典的NPハード問題に基づくマルチモーダルベンチマークスイートである。 各タスクは、構造化された視覚レイアウトとテキストプロンプトを組み合わせることで、視覚言語的制約の下で推論を行うLVLMの能力を評価するように設計されている。 以上の結果から,これらのモデルは知覚に基づく入力に対して合理的に優れているが,グローバルな最適化,抽象化,制約満足度に苦慮していることが明らかとなった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 64.83085920775316
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large Vision-Language Models (LVLMs) have demonstrated impressive capabilities in multimodal understanding, yet their reasoning abilities remain underexplored. Existing benchmarks tend to focus on perception or text-based comprehension, offering limited insight into how well these models perform on structured, logic-driven tasks that require both visual and linguistic reasoning. To address this gap, we introduce NPHardEval4V, a multimodal benchmark suite grounded in four classical NP-hard problems: Knapsack, Set Cover, Traveling Salesperson, and Vertex Cover. Each task is presented through a combination of structured visual layouts and textual prompts, designed to assess the ability of LVLMs to perform combinatorial reasoning under visual-linguistic constraints. We evaluate a set of advanced open-source and closed-source vision-language models under a unified prompting and problem representation framework. This enables fair comparison across models and task types, while isolating key variables affecting performance. Our results show that while these models perform reasonably well on perception-based inputs, they struggle with global optimization, abstraction, and constraint satisfaction. No single model demonstrates consistent reasoning capability across all problem types, and common failure patterns reveal fundamental limitations in current architectures. By leveraging the structure and complexity of NP-hard problems, NPHardEval4V provides a scalable, interpretable, and challenging testbed for diagnosing reasoning behaviors in LVLMs. We hope this benchmark can support the community in building more robust, inference-capable multimodal systems. The benchmark dataset and code are available at https://github.com/lizhouf/NPHardEval4.
• Abstract（参考訳）: LVLM(Large Vision-Language Models)は、マルチモーダル理解において印象的な能力を示したが、その推論能力は未解明のままである。 既存のベンチマークは知覚やテキストベースの理解に重点を置いており、視覚的および言語的推論の両方を必要とする構造化された論理駆動のタスクにおいて、これらのモデルがどのようにうまく機能するかについての限られた洞察を提供する。 このギャップに対処するため、NPHardEval4Vは、古典的なNPハードな4つの問題(Knapsack、Set Cover、Traking Salesperson、Vertex Cover)に基礎を置いているマルチモーダルベンチマークスイートである。 各タスクは、構造化された視覚レイアウトとテキストプロンプトを組み合わせることで、視覚言語的制約の下で組合せ推論を行うLVLMの能力を評価するように設計されている。 我々は,一貫したプロンプトと問題表現の枠組みの下で,高度なオープンソースとクローズドソースのビジョン言語モデルを評価した。 これにより、モデルとタスクタイプを公平に比較でき、パフォーマンスに影響を与える主要な変数を分離できる。 以上の結果から,これらのモデルは知覚に基づく入力に対して合理的に優れているが,グローバルな最適化,抽象化,制約満足度に苦慮していることが明らかとなった。 すべての問題タイプに対して一貫した推論能力を示す単一のモデルはなく、共通の障害パターンは、現在のアーキテクチャにおける基本的な制限を明らかにします。 NPHardEval4VはNPハード問題の構造と複雑さを活用することで、LVLMにおける推論動作の診断にスケーラブルで解釈可能で挑戦的なテストベッドを提供する。 より堅牢で推論可能なマルチモーダルシステムを構築する上で、このベンチマークがコミュニティをサポートすることを願っています。 ベンチマークデータセットとコードはhttps://github.com/lizhouf/NPHardEval4で公開されている。

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