論文の概要: Evaluating Task-based Effectiveness of MLLMs on Charts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.07001v1
• Date: Sat, 11 May 2024 12:33:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-14 18:57:41.841116
• Title: Evaluating Task-based Effectiveness of MLLMs on Charts
• Title（参考訳）: チャート上でのMLLMのタスクベースの有効性評価
• Authors: Yifan Wu, Lutao Yan, Yuyu Luo, Yunhai Wang, Nan Tang,
• Abstract要約: まず、89,388のクォーテット(チャート、タスク、質問、回答)からなるChartInsightsという名前の大規模なデータセットをキュレートし、7つのチャートタイプで広く使用されている10の低レベルデータ分析タスクをカバーします。 低レベルデータ解析タスクにおけるマルチモーダル大モデルの限界を理解するため、GPT-4Vの機能の詳細なテストを行うために様々な実験を設計した。 これらの結果は,GPT-4Vがチャートとの相互作用に革命をもたらす可能性を示し,人的分析ニーズとGPT-4Vの能力のギャップを明らかにすることを示唆している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.11539421235211
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper, we explore a forward-thinking question: Is GPT-4V effective at low-level data analysis tasks on charts? To this end, we first curate a large-scale dataset, named ChartInsights, consisting of 89,388 quartets (chart, task, question, answer) and covering 10 widely-used low-level data analysis tasks on 7 chart types. Firstly, we conduct systematic evaluations to understand the capabilities and limitations of 18 advanced MLLMs, which include 12 open-source models and 6 closed-source models. Starting with a standard textual prompt approach, the average accuracy rate across the 18 MLLMs is 36.17%. Among all the models, GPT-4V achieves the highest accuracy, reaching 56.13%. To understand the limitations of multimodal large models in low-level data analysis tasks, we have designed various experiments to conduct an in-depth test of capabilities of GPT-4V. We further investigate how visual modifications to charts, such as altering visual elements (e.g. changing color schemes) and introducing perturbations (e.g. adding image noise), affect performance of GPT-4V. Secondly, we present 12 experimental findings. These findings suggest potential of GPT-4V to revolutionize interaction with charts and uncover the gap between human analytic needs and capabilities of GPT-4V. Thirdly, we propose a novel textual prompt strategy, named Chain-of-Charts, tailored for low-level analysis tasks, which boosts model performance by 24.36%, resulting in an accuracy of 80.49%. Furthermore, by incorporating a visual prompt strategy that directs attention of GPT-4V to question-relevant visual elements, we further improve accuracy to 83.83%. Our study not only sheds light on the capabilities and limitations of GPT-4V in low-level data analysis tasks but also offers valuable insights for future research.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,GPT-4Vはグラフ上の低レベルデータ解析タスクに有効か? この目的のために、我々はまず89,388のクォーテット(チャート、タスク、質問、回答)からなるChartInsightsという名の大規模なデータセットをキュレートし、7つのチャートタイプで広く使用されている10の低レベルデータ分析タスクをカバーした。 まず、12のオープンソースモデルと6のクローズドソースモデルを含む18の高度なMLLMの能力と限界を理解するために、系統的な評価を行う。 標準的なテキストプロンプトアプローチから始めて、18個のMLLMの平均精度は36.17%である。 全てのモデルの中で、GPT-4Vは最高精度で56.13%に達する。 低レベルデータ解析タスクにおけるマルチモーダル大モデルの限界を理解するため、GPT-4Vの機能の詳細なテストを行うために様々な実験を設計した。 さらに、視覚要素の変更(例えば、色調の変更)や摂動の導入(例えば、画像ノイズの追加)など、チャートに対する視覚的変化が、GPT-4Vの性能に与える影響についても検討する。 第2に,12例の実験的検討を行った。 これらの結果は,GPT-4Vがチャートとの相互作用に革命をもたらす可能性を示し,人的分析ニーズとGPT-4Vの能力のギャップを明らかにすることを示唆している。 第3に、低レベル解析タスクに適した、Chain-of-Chartsという新しいテキストプロンプト戦略を提案し、モデル性能を24.36%向上させ、80.49%の精度を実現した。 さらに, GPT-4Vの注意を疑問関連視覚要素に向ける視覚的プロンプト戦略を導入することにより, さらに精度を83.83%向上させる。 本研究は,低レベルデータ解析タスクにおけるGPT-4Vの能力と限界に光を当てるだけでなく,今後の研究に有用な知見を提供する。

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