Fugu-MT 論文翻訳(概要): SPORTU: A Comprehensive Sports Understanding Benchmark for Multimodal Large Language Models

論文の概要: SPORTU: A Comprehensive Sports Understanding Benchmark for Multimodal Large Language Models

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.08474v2
Date: Sat, 19 Oct 2024 08:17:17 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-10-31 03:06:36.369736
Title: SPORTU: A Comprehensive Sports Understanding Benchmark for Multimodal Large Language Models
Title（参考訳）: SportU: マルチモーダル大言語モデルのための総合スポーツ理解ベンチマーク
Authors: Haotian Xia, Zhengbang Yang, Junbo Zou, Rhys Tracy, Yuqing Wang, Chi Lu, Christopher Lai, Yanjun He, Xun Shao, Zhuoqing Xie, Yuan-fang Wang, Weining Shen, Hanjie Chen,
Abstract要約: SPORTUはマルチレベルスポーツ推論タスク間でMLLM(Multimodal Large Language Models)を評価するために設計されたベンチマークである。 SPORTUは2つの重要なコンポーネントで構成されている。 SPORTU-textは900の多重選択質問と、ルール理解と戦略理解のための人間アノテーションによる説明を含む。 SPORTUビデオは、7つの異なるスポーツで1,701本のスローモーションビデオクリップと12,048本のQAペアで構成され、マルチレベル推論を評価するように設計されている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 15.062299319625701
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: Multimodal Large Language Models (MLLMs) are advancing the ability to reason about complex sports scenarios by integrating textual and visual information. To comprehensively evaluate their capabilities, we introduce SPORTU, a benchmark designed to assess MLLMs across multi-level sports reasoning tasks. SPORTU comprises two key components: SPORTU-text, featuring 900 multiple-choice questions with human-annotated explanations for rule comprehension and strategy understanding. This component focuses on testing models' ability to reason about sports solely through question-answering (QA), without requiring visual inputs; SPORTU-video, consisting of 1,701 slow-motion video clips across 7 different sports and 12,048 QA pairs, designed to assess multi-level reasoning, from simple sports recognition to complex tasks like foul detection and rule application. We evaluate four prevalent LLMs mainly utilizing few-shot learning paradigms supplemented by chain-of-thought (CoT) prompting on the SPORTU-text part. We evaluate four LLMs using few-shot learning and chain-of-thought (CoT) prompting on SPORTU-text. GPT-4o achieves the highest accuracy of 71%, but still falls short of human-level performance, highlighting room for improvement in rule comprehension and reasoning. The evaluation for the SPORTU-video part includes 7 proprietary and 6 open-source MLLMs. Experiments show that models fall short on hard tasks that require deep reasoning and rule-based understanding. Claude-3.5-Sonnet performs the best with only 52.6% accuracy on the hard task, showing large room for improvement. We hope that SPORTU will serve as a critical step toward evaluating models' capabilities in sports understanding and reasoning.
Abstract（参考訳）: MLLM(Multimodal Large Language Models)は、テキストと視覚情報を統合することで、複雑なスポーツシナリオを推論する能力を高めている。 SPORTUは,多段階スポーツ推論タスクにおけるMLLMの評価を行うベンチマークである。 SPORTUは2つの重要なコンポーネントで構成されている。 SPORTU-textは900の多重選択質問と、ルール理解と戦略理解のための人間アノテーションによる説明を含む。このコンポーネントは、7つの異なるスポーツで1,701のスローモーションビデオクリップと12,048のQAペアで構成され、単純なスポーツ認識からファウル検出やルール適用のような複雑なタスクに至るまで、多段階の推論を評価するように設計されている。筆者らは,SPORTUテキスト部分上で,チェーン・オブ・シント(CoT)で補足された少数ショット学習パラダイムを主に活用した4つのLLMの評価を行った。 SPORTU-text を用いて,少数ショット学習とチェーン・オブ・シント (CoT) による4つの LLM の評価を行った。 GPT-4oは71%の精度を達成しているが、それでも人間レベルの性能に欠けており、ルール理解と推論の改善の余地が強調されている。 SPORTUビデオ部の評価には、7つのプロプライエタリなMLLMと6つのオープンソースMLLMが含まれる。実験によると、モデルは深い推論とルールベースの理解を必要とする難しいタスクに不足している。 Claude-3.5-Sonnetは52.6%の精度で最高の性能を発揮し、改善の余地は大きい。 SPORTUは、スポーツ理解と推論におけるモデルの能力を評価するための重要なステップとして機能することを願っている。

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