論文の概要: JMMMU: A Japanese Massive Multi-discipline Multimodal Understanding Benchmark for Culture-aware Evaluation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.17250v1
• Date: Tue, 22 Oct 2024 17:59:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-23 14:30:52.041141
• Title: JMMMU: A Japanese Massive Multi-discipline Multimodal Understanding Benchmark for Culture-aware Evaluation
• Title（参考訳）: JMMMU:文化認識評価のための大規模マルチディシプリッドマルチモーダル理解ベンチマーク
• Authors: Shota Onohara, Atsuyuki Miyai, Yuki Imajuku, Kazuki Egashira, Jeonghun Baek, Xiang Yue, Graham Neubig, Kiyoharu Aizawa,
• Abstract要約: JMMMU(JMMMU、日本語MMMU)は、日本の文化状況に基づいて、専門家レベルのタスクでLMMを評価するために設計された、日本初の大規模ベンチマークである。 CAサブセットを用いて、日本語で評価すると、多くのLMMのパフォーマンス低下が観察される。 両サブセットを組み合わせることで,一部のLMMはCAサブセットでは良好に機能するが,CSサブセットでは機能しないことが明らかとなり,文化的理解の深みに欠ける日本語の理解が浅かった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 63.83457341009046
• License:
• Abstract: Accelerating research on Large Multimodal Models (LMMs) in non-English languages is crucial for enhancing user experiences across broader populations. In this paper, we introduce JMMMU (Japanese MMMU), the first large-scale Japanese benchmark designed to evaluate LMMs on expert-level tasks based on the Japanese cultural context. To facilitate comprehensive culture-aware evaluation, JMMMU features two complementary subsets: (i) culture-agnostic (CA) subset, where the culture-independent subjects (e.g., Math) are selected and translated into Japanese, enabling one-to-one comparison with its English counterpart MMMU; and (ii) culture-specific (CS) subset, comprising newly crafted subjects that reflect Japanese cultural context. Using the CA subset, we observe performance drop in many LMMs when evaluated in Japanese, which is purely attributable to language variation. Using the CS subset, we reveal their inadequate Japanese cultural understanding. Further, by combining both subsets, we identify that some LMMs perform well on the CA subset but not on the CS subset, exposing a shallow understanding of the Japanese language that lacks depth in cultural understanding. We hope this work will not only help advance LMM performance in Japanese but also serve as a guideline to create high-standard, culturally diverse benchmarks for multilingual LMM development. The project page is https://mmmu-japanese-benchmark.github.io/JMMMU/.
• Abstract（参考訳）: 非英語言語におけるLMM(Large Multimodal Models)の加速研究は、より広い人口にわたるユーザエクスペリエンス向上に不可欠である。 本稿では,日本の文化状況に基づいて,専門家レベルのタスクにおいてLMMを評価するために設計された,最初の大規模日本語ベンチマークであるJMMMU(日本語MMMU)を紹介する。 総合的な文化認識評価を容易にするため、JMMMUは2つの補完的なサブセットを備えている。 一 文化非依存の科目(例えば、数学)を選択して日本語に翻訳し、英語のMMMUと一対一の比較を可能にするカルチャー非依存サブセット (二)日本文化の文脈を反映した新しい工芸科目からなる文化特化(CS)サブセット。 CAサブセットを用いて、日本語で評価すると、多くのLMMのパフォーマンス低下が観察される。 CSサブセットを用いて,日本文化の理解が不十分であることを明らかにする。 さらに,両サブセットを組み合わせることで,一部のLMMはCAサブセットでは良好に機能するが,CSサブセットでは機能しないことが明らかとなり,文化理解の深みに欠ける日本語の理解が浅かった。 本研究は,日本語のLMM向上に寄与するだけでなく,多言語LMM開発のための高度で文化的に多様なベンチマークを作成するための指針となることを期待する。 プロジェクトページはhttps://mmmu-japanese-benchmark.github.io/JMMMU/。

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