論文の概要: Advancing Geometric Problem Solving: A Comprehensive Benchmark for Multimodal Model Evaluation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.05091v1
- Date: Sun, 7 Apr 2024 22:16:50 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-09 15:53:11.322197
- Title: Advancing Geometric Problem Solving: A Comprehensive Benchmark for Multimodal Model Evaluation
- Title(参考訳): 幾何学的問題解決の促進:マルチモーダルモデル評価のための総合ベンチマーク
- Authors: Kai Sun, Yushi Bai, Nianyi Lin,
- Abstract要約: 本稿では,先進的な大規模言語とマルチモーダルモデルの性能を厳格に評価する新しいベンチマークであるMM-MATHデータセットを提案する。
このデータセットは、5,929個の厳密な幾何学的問題からなり、それぞれが対応する画像と組み合わせられ、9等数学の典型的な複雑性と要件を反映する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 7.511463462131743
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In this work, we present the MM-MATH dataset, a novel benchmark developed to rigorously evaluate the performance of advanced large language and multimodal models - including but not limited to GPT-4, GPT-4V, and Claude - within the domain of geometric computation. This dataset comprises 5,929 meticulously crafted geometric problems, each paired with a corresponding image, aimed at mirroring the complexity and requirements typical of ninth-grade mathematics. The motivation behind MM-MATH stems from the burgeoning interest and significant strides in multimodal technology, which necessitates a paradigm shift in assessment methodologies from mere outcome analysis to a more holistic evaluation encompassing reasoning and procedural correctness. Despite impressive gains in various benchmark performances, our analysis uncovers a persistent and notable deficiency in these models' ability to parse and interpret geometric information accurately from images, accounting for over 60% of observed errors. By deploying a dual-focused evaluation approach, examining both the end results and the underlying problem-solving processes, we unearthed a marked discrepancy between the capabilities of current multimodal models and human-level proficiency. The introduction of MM-MATH represents a tripartite contribution to the field: it not only serves as a comprehensive and challenging benchmark for assessing geometric problem-solving prowess but also illuminates critical gaps in textual and visual comprehension that current models exhibit. Through this endeavor, we aspire to catalyze further research and development aimed at bridging these gaps, thereby advancing the state of multimodal model capabilities to new heights.
- Abstract(参考訳): 本稿では,GPT-4,GPT-4V,Claudeに限らず,高度な大規模言語とマルチモーダルモデルの性能を幾何計算の領域内で厳格に評価するために開発されたMM-MATHデータセットを提案する。
このデータセットは、5,929個の厳密な幾何学的問題からなり、それぞれが対応する画像と組み合わせられ、9等数学の典型的な複雑性と要件を反映する。
MM-MATHの背後にあるモチベーションは、単なる結果分析から、推論や手続き的正当性を含むより包括的な評価へと、評価方法論のパラダイムシフトを必要とするマルチモーダル技術における、急成長する関心と重要な進歩に起因している。
様々なベンチマーク性能の顕著な向上にもかかわらず、これらのモデルでは画像から幾何学的情報を正確に解析・解釈する能力が欠如しており、観察されたエラーの60%以上を占めています。
両焦点評価手法を展開し、最終結果と基礎となる問題解決プロセスの両方を検証し、現在のマルチモーダルモデルの能力と人間レベルの習熟度との間に顕著な相違を見出した。
MM-MATHの導入は、この分野への三部構成的な貢献を表しており、幾何学的問題解決技術を評価するための包括的で挑戦的なベンチマークとして機能するだけでなく、現在のモデルが示すテキストや視覚的理解における重要なギャップを照らしている。
この取り組みを通じて、これらのギャップを埋めることを目的としたさらなる研究と開発を触媒し、マルチモーダルモデル能力の新たな高みへの展開を目指す。
関連論文リスト
- Neural Multimodal Topic Modeling: A Comprehensive Evaluation [18.660262940980477]
本稿では,マルチモーダルトピックモデリングの体系的および包括的評価について述べる。
本稿では2つの新しいトピックモデリングソリューションと2つの新しい評価指標を提案する。
全体として、前代未聞の豊かで多様なデータセットのコレクションに対する評価は、両方のモデルが一貫性と多様なトピックを生成することを示している。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-26T01:29:46Z) - Measuring Multimodal Mathematical Reasoning with MATH-Vision Dataset [33.65525875690291]
実数競合から得られる視覚的コンテキストを持つ3,040個の高品質な数学問題の集合であるMATH-Visionデータセットを提示する。
広汎な実験により,MATH-Vにおける現在のLMMと人的性能の顕著な差が明らかになった。
我々の詳細な分類は、LMMの完全なエラー分析を可能にし、将来の研究開発のガイドとなる貴重な洞察を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-22T18:56:38Z) - GeoEval: Benchmark for Evaluating LLMs and Multi-Modal Models on
Geometry Problem-Solving [42.87726507268092]
我々はGeoEvalベンチマーク、2000問題の主要サブセット、後方推論に焦点を当てた750問題サブセット、2000問題の拡張サブセット、300問題のハードサブセットを含む包括的コレクションを紹介する。
このベンチマークは、数学問題の解法におけるLarge Language Models (LLMs) とMulti-Modal Models (MMs) の性能についてより深く研究することを促進する。
これらのサブセットにおける10個のLLMとMMの評価から、WizardMathモデルは55.67%の精度で優れているが、6.00%の精度しか達成していないことが分かる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-15T16:59:41Z) - Large Language Models for Mathematical Reasoning: Progresses and Challenges [15.925641169201747]
大規模言語モデル (LLM) は数学問題の自動解法を指向している。
この調査は4つの重要な次元に対処する試みである。
これは、この急速に発展する分野における現在の状況、成果、将来の課題に関する全体論的な視点を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-31T20:26:32Z) - MR-GSM8K: A Meta-Reasoning Revolution in Large Language Model Evaluation [65.07691494584843]
本稿では,メタ推論への取り組みに挑戦する,大規模言語モデルのための新しい評価パラダイムを提案する。
このアプローチは、エージェントの認知能力を評価するために伝統的に用いられてきた既存の数学問題解決ベンチマークにおける重大な欠点に対処する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-28T15:49:43Z) - G-LLaVA: Solving Geometric Problem with Multi-Modal Large Language Model [124.68242155098189]
大規模言語モデル(LLM)は、人間レベルの推論と生成能力に顕著な習熟性を示している。
G-LLaVAは幾何学的問題の解法において例外的な性能を示し、7Bパラメータしか持たないMathVistaベンチマークにおいて GPT-4-V を著しく上回っている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-18T17:36:20Z) - QualEval: Qualitative Evaluation for Model Improvement [82.73561470966658]
モデル改善のための手段として,自動定性評価による定量的スカラー指標を付加するQualEvalを提案する。
QualEvalは強力なLCM推論器と新しいフレキシブルリニアプログラミングソルバを使用して、人間の読みやすい洞察を生成する。
例えば、その洞察を活用することで、Llama 2モデルの絶対性能が最大15%向上することを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-06T00:21:44Z) - MathVista: Evaluating Mathematical Reasoning of Foundation Models in
Visual Contexts [170.01089233942594]
MathVistaは、様々な数学的タスクと視覚的タスクの課題を組み合わせるために設計されたベンチマークである。
最高のパフォーマンスのGPT-4Vモデルは全体の49.9%の精度を達成し、第2位のパフォーマーであるBardを15.1%上回った。
GPT-4Vは、複雑な数字を理解し、厳格な推論を行うのに苦戦しているため、人間のパフォーマンスが10.4%下がったままである。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-03T17:57:24Z) - Rethinking Uncertainly Missing and Ambiguous Visual Modality in
Multi-Modal Entity Alignment [38.574204922793626]
提案するデータセットMMEA-UMVM上で,最新のMMEAモデルをベンチマークすることで,視覚的モダリティの不完全性のさらなる解析を行う。
我々の研究は、モダリティの不完全性に直面して、モデルがモダリティノイズを過度に適合させ、モダリティを欠く高い速度で性能の振動や低下を示すことを示唆している。
UMAEAは、不確実で曖昧な視覚的モダリティに対処するために設計された、堅牢なマルチモーダルエンティティアライメントアプローチである。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-30T12:16:49Z) - MinT: Boosting Generalization in Mathematical Reasoning via Multi-View
Fine-Tuning [53.90744622542961]
数学領域における推論は、小言語モデル(LM)にとって重要な課題である。
多様なアノテーションスタイルで既存の数学的問題データセットを利用する新しい手法を提案する。
実験結果から,LLaMA-7Bモデルが先行手法より優れていることが示された。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-16T05:41:53Z) - GLUECons: A Generic Benchmark for Learning Under Constraints [102.78051169725455]
本研究では,自然言語処理とコンピュータビジョンの分野における9つのタスクの集合であるベンチマークを作成する。
外部知識を制約としてモデル化し、各タスクの制約のソースを特定し、これらの制約を使用するさまざまなモデルを実装します。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-16T16:45:36Z)
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。