論文の概要: Unraveling the Truth: Do LLMs really Understand Charts? A Deep Dive into Consistency and Robustness

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.11229v1
• Date: Mon, 15 Jul 2024 20:29:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-17 19:21:30.790702
• Title: Unraveling the Truth: Do LLMs really Understand Charts? A Deep Dive into Consistency and Robustness
• Title（参考訳）: LLMはチャートを本当に理解しているか? 一貫性とロバストさを深く掘り下げる
• Authors: Srija Mukhopadhyay, Adnan Qidwai, Aparna Garimella, Pritika Ramu, Vivek Gupta, Dan Roth,
• Abstract要約: チャート質問応答(CQA)は、ビジュアル言語理解の重要な領域である。 この分野の現在のビジュアル言語モデル(VLM)は、まだ未調査のままである。 本稿では,包括的データセット上での最先端VLMの評価を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.68358935792437
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Chart question answering (CQA) is a crucial area of Visual Language Understanding. However, the robustness and consistency of current Visual Language Models (VLMs) in this field remain under-explored. This paper evaluates state-of-the-art VLMs on comprehensive datasets, developed specifically for this study, encompassing diverse question categories and chart formats. We investigate two key aspects: 1) the models' ability to handle varying levels of chart and question complexity, and 2) their robustness across different visual representations of the same underlying data. Our analysis reveals significant performance variations based on question and chart types, highlighting both strengths and weaknesses of current models. Additionally, we identify areas for improvement and propose future research directions to build more robust and reliable CQA systems. This study sheds light on the limitations of current models and paves the way for future advancements in the field.
• Abstract（参考訳）: チャート質問応答(CQA)は、ビジュアル言語理解の重要な領域である。 しかし、この分野における現在のVisual Language Models (VLM) の頑健さと一貫性はいまだ解明されていない。 本稿では,多種多様な問合せカテゴリやチャート形式を含む包括的データセット上での最先端VLMの評価を行う。 私たちは2つの重要な側面を調査します。 1) モデルが様々なレベルのチャートを処理し、複雑さを問う能力、及び 2)同じ基礎データの異なる視覚的表現にまたがる堅牢性。 本分析では,従来のモデルの強みと弱みを両立させ,質問型とチャート型に基づく有意な性能変化を明らかにした。 さらに,より堅牢で信頼性の高いCQAシステムを構築するために,改善すべき領域を特定し,今後の研究方向性を提案する。 この研究は、現在のモデルの限界に光を当て、今後の分野の発展への道を開く。

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