論文の概要: CHARTOM: A Visual Theory-of-Mind Benchmark for Multimodal Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.14419v2
• Date: Fri, 09 May 2025 19:55:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-13 20:21:48.655233
• Title: CHARTOM: A Visual Theory-of-Mind Benchmark for Multimodal Large Language Models
• Title（参考訳）: CHARTOM: マルチモーダル大規模言語モデルのためのビジュアル・オブ・ミンドベンチマーク
• Authors: Shubham Bharti, Shiyun Cheng, Jihyun Rho, Jianrui Zhang, Mu Cai, Yong Jae Lee, Martina Rau, Xiaojin Zhu,
• Abstract要約: マルチモーダルな大規模言語モデルのためのビジュアル・オブ・ミンド・ベンチマークであるCHARTOMを紹介する。 グラフが与えられたら、言語モデルはチャートを正しく理解するだけでなく、チャートが人間の読者に誤解を招くかどうかを判断する必要がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.477627174115806
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: We introduce CHARTOM, a visual theory-of-mind benchmark for multimodal large language models. CHARTOM consists of specially designed data visualizing charts. Given a chart, a language model needs to not only correctly comprehend the chart (the FACT question) but also judge if the chart will be misleading to a human reader (the MIND question). Both questions have significant societal benefits. We detail the construction of the CHARTOM benchmark including its calibration on human performance. We benchmark leading LLMs as of late 2024 - including GPT, Claude, Gemini, Qwen, Llama, and Llava - on the CHARTOM dataset and found that our benchmark was challenging to all of them, suggesting room for future large language models to improve.
• Abstract（参考訳）: マルチモーダルな大規模言語モデルのためのビジュアル・オブ・ミンド・ベンチマークであるCHARTOMを紹介する。 CHARTOMは、特別に設計されたデータ視覚化チャートで構成されている。 グラフが与えられたら、言語モデルはチャートを正しく理解するだけでなく(FACTの質問)、チャートが人間の読者に誤解をもたらすかどうかを判断する必要がある(MINDの質問)。 どちらの質問も社会的な利点がある。 人体性能の校正を含むCHARTOMベンチマークの構築について詳述する。 私たちは2024年後半に、CHARTOMデータセット上で、GPT、Claude、Gemini、Qwen、Llama、Llavaを含むLLMをベンチマークしました。

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