論文の概要: Needle In A Multimodal Haystack

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.07230v2
• Date: Wed, 09 Oct 2024 07:46:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-11 14:29:21.474356
• Title: Needle In A Multimodal Haystack
• Title（参考訳）: マルチモーダルなヘイスタックで必要なもの
• Authors: Weiyun Wang, Shuibo Zhang, Yiming Ren, Yuchen Duan, Tiantong Li, Shuo Liu, Mengkang Hu, Zhe Chen, Kaipeng Zhang, Lewei Lu, Xizhou Zhu, Ping Luo, Yu Qiao, Jifeng Dai, Wenqi Shao, Wenhai Wang,
• Abstract要約: 本稿では,従来のMLLMの長大なマルチモーダル文書の理解能力を評価するために設計された,最初のベンチマークを示す。 我々のベンチマークには、マルチモーダル検索、カウント、推論の3種類の評価タスクが含まれている。 既存のモデルには、これらのタスク、特に視覚中心の評価において、改善の余地がまだ残っていることを観察する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 79.81804334634408
• License:
• Abstract: With the rapid advancement of multimodal large language models (MLLMs), their evaluation has become increasingly comprehensive. However, understanding long multimodal content, as a foundational ability for real-world applications, remains underexplored. In this work, we present Needle In A Multimodal Haystack (MM-NIAH), the first benchmark specifically designed to systematically evaluate the capability of existing MLLMs to comprehend long multimodal documents. Our benchmark includes three types of evaluation tasks: multimodal retrieval, counting, and reasoning. In each task, the model is required to answer the questions according to different key information scattered throughout the given multimodal document. Evaluating the leading MLLMs on MM-NIAH, we observe that existing models still have significant room for improvement on these tasks, especially on vision-centric evaluation. We hope this work can provide a platform for further research on long multimodal document comprehension and contribute to the advancement of MLLMs. Code and benchmark are released at https://github.com/OpenGVLab/MM-NIAH.
• Abstract（参考訳）: MLLM(Multimodal large language model)の急速な進歩に伴い,その評価はますます包括的になっている。 しかし、現実世界のアプリケーションのための基礎的な能力として、長いマルチモーダルコンテンツを理解することは、まだ未熟である。 本稿では,従来のMLLMの長大なマルチモーダル文書理解能力の体系的評価を目的とした,最初のベンチマークであるNeedle In A Multimodal Haystack(MM-NIAH)を紹介する。 我々のベンチマークには、マルチモーダル検索、カウント、推論の3種類の評価タスクが含まれている。 各タスクにおいて、モデルは、与えられたマルチモーダル文書全体に散在する異なるキー情報に基づいて、質問に答える必要がある。 MM-NIAH上でのMLLMの評価では、既存のモデルではこれらのタスク、特に視覚中心の評価において改善の余地が残されている。 本研究は,長期マルチモーダル文書理解のさらなる研究のためのプラットフォームを提供し,MLLMの進歩に寄与することを期待している。 コードとベンチマークはhttps://github.com/OpenGVLab/MM-NIAHで公開されている。

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