論文の概要: MMMU-Pro: A More Robust Multi-discipline Multimodal Understanding Benchmark

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.02813v2
• Date: Tue, 10 Sep 2024 12:55:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-11 12:24:07.319706
• Title: MMMU-Pro: A More Robust Multi-discipline Multimodal Understanding Benchmark
• Title（参考訳）: MMMU-Pro: よりロバストな多分野マルチモーダル理解ベンチマーク
• Authors: Xiang Yue, Tianyu Zheng, Yuansheng Ni, Yubo Wang, Kai Zhang, Shengbang Tong, Yuxuan Sun, Botao Yu, Ge Zhang, Huan Sun, Yu Su, Wenhu Chen, Graham Neubig,
• Abstract要約: 本稿では,Multi-discipline Multi-modal Understanding and Reasoningベンチマークの頑健なバージョンであるMMMU-Proを紹介する。 MMMU-Proは、マルチモーダルモデルの真の理解と推論能力を厳格に評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 77.93283927871758
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper introduces MMMU-Pro, a robust version of the Massive Multi-discipline Multimodal Understanding and Reasoning (MMMU) benchmark. MMMU-Pro rigorously assesses multimodal models' true understanding and reasoning capabilities through a three-step process based on MMMU: (1) filtering out questions answerable by text-only models, (2) augmenting candidate options, and (3) introducing a vision-only input setting where questions are embedded within images. This setting challenges AI to truly "see" and "read" simultaneously, testing a fundamental human cognitive skill of seamlessly integrating visual and textual information. Results show that model performance is substantially lower on MMMU-Pro than on MMMU, ranging from 16.8% to 26.9% across models. We explore the impact of OCR prompts and Chain of Thought (CoT) reasoning, finding that OCR prompts have minimal effect while CoT generally improves performance. MMMU-Pro provides a more rigorous evaluation tool, closely mimicking real-world scenarios and offering valuable directions for future research in multimodal AI.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,MMMU(Massive Multi-discipline Multi-modal Understanding and Reasoning)ベンチマークの頑健なバージョンであるMMMU-Proを紹介する。 MMMU-Proは,(1) テキストのみのモデルで答えられる質問をフィルタリングし,(2) 候補を拡大し,(3) 画像内に質問が埋め込まれた視覚のみの入力設定を導入する。 この設定は、視覚情報とテキスト情報をシームレスに統合する基本的な人間の認知スキルをテストすることによって、AIに真に「見る」と同時に「読む」よう促す。 その結果、MMMU-Proではモデル全体の16.8%から26.9%の範囲でモデル性能がMMMU-Proよりも大幅に低いことが示された。 我々は、OCRプロンプトとCoT(Chain of Thought)推論の影響について検討し、OCRプロンプトが最小限の効果を持つのに対して、CoTは一般に性能を向上することを示した。 MMMU-Proはより厳格な評価ツールを提供し、現実世界のシナリオを忠実に模倣し、将来のマルチモーダルAI研究に有用な方向を提供する。

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