論文の概要: ElectroVizQA: How well do Multi-modal LLMs perform in Electronics Visual Question Answering?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.00102v1
• Date: Wed, 27 Nov 2024 20:25:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-04 15:51:23.245224
• Title: ElectroVizQA: How well do Multi-modal LLMs perform in Electronics Visual Question Answering?
• Title（参考訳）: ElectroVizQA:Electronics Visual Question AnsweringにおけるマルチモーダルLCMの性能はどの程度か?
• Authors: Pragati Shuddhodhan Meshram, Swetha Karthikeyan, Bhavya, Suma Bhat,
• Abstract要約: 本稿では、MLLMがデジタル電子回路問題を理解し、解決できる範囲を厳格に評価する。 このベンチマークデータセットを導入することで、MLLMの工学教育への応用におけるさらなる研究と開発を動機付けることを目指している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.471546061182191
• License:
• Abstract: Multi-modal Large Language Models (MLLMs) are gaining significant attention for their ability to process multi-modal data, providing enhanced contextual understanding of complex problems. MLLMs have demonstrated exceptional capabilities in tasks such as Visual Question Answering (VQA); however, they often struggle with fundamental engineering problems, and there is a scarcity of specialized datasets for training on topics like digital electronics. To address this gap, we propose a benchmark dataset called ElectroVizQA specifically designed to evaluate MLLMs' performance on digital electronic circuit problems commonly found in undergraduate curricula. This dataset, the first of its kind tailored for the VQA task in digital electronics, comprises approximately 626 visual questions, offering a comprehensive overview of digital electronics topics. This paper rigorously assesses the extent to which MLLMs can understand and solve digital electronic circuit questions, providing insights into their capabilities and limitations within this specialized domain. By introducing this benchmark dataset, we aim to motivate further research and development in the application of MLLMs to engineering education, ultimately bridging the performance gap and enhancing the efficacy of these models in technical fields.
• Abstract（参考訳）: MLLM(Multi-modal Large Language Models)は、複雑な問題に対する文脈的理解を高めるため、マルチモーダルデータの処理能力に大きな注目を集めている。 MLLMは、VQA(Visual Question Answering)のようなタスクにおいて例外的な機能を示してきたが、基本的な工学的な問題に苦しむことが多く、デジタルエレクトロニクスのようなトピックをトレーニングするための特別なデータセットが不足している。 このギャップに対処するために,学部カリキュラムでよく見られるデジタル電子回路問題に対して,MLLMの性能を評価するためのベンチマークデータセットであるElectroVizQAを提案する。 このデータセットは、デジタルエレクトロニクスにおけるVQAタスク用に調整された最初のものだが、約626の視覚的質問で構成されており、デジタルエレクトロニクスのトピックに関する包括的な概要を提供する。 本稿では、MLLMがデジタル電子回路の問題を理解し、解決できる範囲を厳格に評価し、この専門分野におけるその能力と限界について考察する。 このベンチマークデータセットを導入することで、MLLMの工学教育への応用におけるさらなる研究と開発を動機付け、最終的に性能ギャップを埋め、技術的分野におけるこれらのモデルの有効性を高めることを目指している。

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