論文の概要: MathScape: Evaluating MLLMs in multimodal Math Scenarios through a Hierarchical Benchmark
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.07543v2
- Date: Thu, 15 Aug 2024 04:01:53 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-16 12:40:10.640357
- Title: MathScape: Evaluating MLLMs in multimodal Math Scenarios through a Hierarchical Benchmark
- Title（参考訳）: MathScape: 階層的ベンチマークによるマルチモーダル数学シナリオにおけるMLLMの評価
- Authors: Minxuan Zhou, Hao Liang, Tianpeng Li, Zhiyu Wu, Mingan Lin, Linzhuang Sun, Yaqi Zhou, Yan Zhang, Xiaoqin Huang, Yicong Chen, Yujing Qiao, Weipeng Chen, Bin Cui, Wentao Zhang, Zenan Zhou,
- Abstract要約: 我々は,視覚情報とテキスト情報の組み合わせの理解と適用を強調する新しいベンチマークであるMathScapeを提案する。
MathScapeは、MLLMの理論的理解と応用能力を評価し、写真に基づく数学問題シナリオを評価するように設計されている。
我々は11の高度MLLMに対して多次元評価を行い、最も洗練されたモデルでさえベンチマークが困難であることを明らかにした。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.9945601202065
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: With the development of Multimodal Large Language Models (MLLMs), the evaluation of multimodal models in the context of mathematical problems has become a valuable research field. Multimodal visual-textual mathematical reasoning serves as a critical indicator for evaluating the comprehension and complex multi-step quantitative reasoning abilities of MLLMs. However, previous multimodal math benchmarks have not sufficiently integrated visual and textual information. To address this gap, we proposed MathScape, a new benchmark that emphasizes the understanding and application of combined visual and textual information. MathScape is designed to evaluate photo-based math problem scenarios, assessing the theoretical understanding and application ability of MLLMs through a categorical hierarchical approach. We conduct a multi-dimensional evaluation on 11 advanced MLLMs, revealing that our benchmark is challenging even for the most sophisticated models. By analyzing the evaluation results, we identify the limitations of MLLMs, offering valuable insights for enhancing model performance.
- Abstract（参考訳）: MLLM(Multimodal Large Language Models)の開発により,数学的問題におけるマルチモーダルモデルの評価が重要な研究分野となっている。
マルチモーダルな視覚・テクスチュアルな数学的推論は、MLLMの理解と複雑な多段階の定量的推論能力を評価する重要な指標となる。
しかし、従来のマルチモーダルなベンチマークでは、視覚情報とテキスト情報が十分に統合されていない。
このギャップに対処するため、我々は、視覚情報とテキスト情報を組み合わせた理解と応用を強調する新しいベンチマークであるMathScapeを提案しました。
MathScapeは、写真に基づく数学の問題シナリオを評価し、分類的階層的アプローチによってMLLMの理論的理解と応用能力を評価するように設計されている。
我々は11の高度MLLMに対して多次元評価を行い、最も洗練されたモデルでさえベンチマークが困難であることを明らかにした。
評価結果を解析することにより,MLLMの限界を識別し,モデルの性能向上に有用な知見を提供する。
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