論文の概要: Are Large Vision Language Models up to the Challenge of Chart Comprehension and Reasoning? An Extensive Investigation into the Capabilities and Limitations of LVLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.00257v2
• Date: Fri, 04 Oct 2024 01:03:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-07 18:20:13.322449
• Title: Are Large Vision Language Models up to the Challenge of Chart Comprehension and Reasoning? An Extensive Investigation into the Capabilities and Limitations of LVLMs
• Title（参考訳）: 大規模視覚言語モデルはチャート理解と推論の課題に到達しているか? : LVLMの能力と限界に関する広範囲にわたる調査
• Authors: Mohammed Saidul Islam, Raian Rahman, Ahmed Masry, Md Tahmid Rahman Laskar, Mir Tafseer Nayeem, Enamul Hoque,
• Abstract要約: 自然言語は、バーやラインチャートのようなデータ視覚化のためのコミュニケーションの強力な補完的モダリティである。 近年,チャート質問応答,チャート要約,ファクトチェックなど,さまざまなダウンストリームタスクが導入されている。 これらのタスクはユニークな課題であり、視覚言語推論とグラフデータテーブル、ビジュアルエンコーディング、自然言語プロンプトの微妙な理解の両方を要求する。 本稿では,最近開発された大規模視覚言語モデル(LVLM)の総合的な評価を,チャート理解と推論のタスクに対して行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.19928977117624
• License:
• Abstract: Natural language is a powerful complementary modality of communication for data visualizations, such as bar and line charts. To facilitate chart-based reasoning using natural language, various downstream tasks have been introduced recently such as chart question answering, chart summarization, and fact-checking with charts. These tasks pose a unique challenge, demanding both vision-language reasoning and a nuanced understanding of chart data tables, visual encodings, and natural language prompts. Despite the recent success of Large Language Models (LLMs) across diverse NLP tasks, their abilities and limitations in the realm of data visualization remain under-explored, possibly due to their lack of multi-modal capabilities. To bridge the gap, this paper presents the first comprehensive evaluation of the recently developed large vision language models (LVLMs) for chart understanding and reasoning tasks. Our evaluation includes a comprehensive assessment of LVLMs, including GPT-4V and Gemini, across four major chart reasoning tasks. Furthermore, we perform a qualitative evaluation of LVLMs' performance on a diverse range of charts, aiming to provide a thorough analysis of their strengths and weaknesses. Our findings reveal that LVLMs demonstrate impressive abilities in generating fluent texts covering high-level data insights while also encountering common problems like hallucinations, factual errors, and data bias. We highlight the key strengths and limitations of chart comprehension tasks, offering insights for future research.
• Abstract（参考訳）: 自然言語は、バーやラインチャートのようなデータ視覚化のためのコミュニケーションの強力な補完的モダリティである。 自然言語を用いたチャートベースの推論を容易にするため,近年,チャート質問応答,チャート要約,ファクトチェックなど,さまざまなダウンストリームタスクが導入されている。 これらのタスクはユニークな課題であり、視覚言語推論とグラフデータテーブル、ビジュアルエンコーディング、自然言語プロンプトの微妙な理解の両方を要求する。 さまざまなNLPタスクにわたるLarge Language Models (LLMs) の成功にもかかわらず、データ視覚化の領域におけるそれらの能力と限界は、おそらくはマルチモーダル能力の欠如のために、未調査のままである。 本稿では,このギャップを埋めるために,最近開発された大規模視覚言語モデル(LVLM)の総合的な評価を行った。 GPT-4VやGeminiを含むLVLMの総合的な評価を4つの主要なチャート推論タスクで行う。 さらに,様々なチャート上でLVLMの性能を定性的に評価し,その強度と弱点を徹底的に解析することを目的とした。 以上の結果から,LVLMは高レベルのデータインサイトをカバーする流動的なテキストを生成する上で,幻覚,事実誤差,データバイアスといった一般的な問題に直面していることがわかった。 我々は、チャート理解タスクの重要な強みと限界を強調し、将来の研究に対する洞察を提供する。

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