論文の概要: Seeing the Forest and the Trees: Solving Visual Graph and Tree Based Data Structure Problems using Large Multimodal Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.11088v1
• Date: Sun, 15 Dec 2024 07:15:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-17 14:03:02.462873
• Title: Seeing the Forest and the Trees: Solving Visual Graph and Tree Based Data Structure Problems using Large Multimodal Models
• Title（参考訳）: 森と木を見る:大規模マルチモーダルモデルを用いた視覚グラフと木に基づくデータ構造問題の解法
• Authors: Sebastian Gutierrez, Irene Hou, Jihye Lee, Kenneth Angelikas, Owen Man, Sophia Mettille, James Prather, Paul Denny, Stephen MacNeil,
• Abstract要約: 本稿では,大規模マルチモーダルモデル(LMM)による画像のみに基づくグラフおよびツリーデータ構造問題の解法について検討する。 GPT-4o と Gemini 1.5 Flash はそれぞれ木とグラフで最高の性能を示した。 本研究は,構造的および視覚的変動がモデル性能に与える影響を明らかにする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.1894663332872932
• License:
• Abstract: Recent advancements in generative AI systems have raised concerns about academic integrity among educators. Beyond excelling at solving programming problems and text-based multiple-choice questions, recent research has also found that large multimodal models (LMMs) can solve Parsons problems based only on an image. However, such problems are still inherently text-based and rely on the capabilities of the models to convert the images of code blocks to their corresponding text. In this paper, we further investigate the capabilities of LMMs to solve graph and tree data structure problems based only on images. To achieve this, we computationally construct and evaluate a novel benchmark dataset comprising 9,072 samples of diverse graph and tree data structure tasks to assess the performance of the GPT-4o, GPT-4v, Gemini 1.5 Pro, Gemini 1.5 Flash, Gemini 1.0 Pro Vision, and Claude 3 model families. GPT-4o and Gemini 1.5 Flash performed best on trees and graphs respectively. GPT-4o achieved 87.6% accuracy on tree samples, while Gemini 1.5 Flash, achieved 56.2% accuracy on graph samples. Our findings highlight the influence of structural and visual variations on model performance. This research not only introduces an LMM benchmark to facilitate replication and further exploration but also underscores the potential of LMMs in solving complex computing problems, with important implications for pedagogy and assessment practices.
• Abstract（参考訳）: 生成型AIシステムの最近の進歩は、教育者間の学術的整合性に関する懸念を提起している。 近年の研究では、プログラム問題やテキストベースの多重選択問題に長けているだけでなく、大きなマルチモーダルモデル(LMM)が画像のみに基づいてパーソンズ問題を解くことも見出されている。 しかし、そのような問題は本質的にはテキストベースであり、コードブロックのイメージを対応するテキストに変換するためのモデルの能力に依存している。 本稿では,画像のみに基づくグラフおよび木構造問題の解法におけるLMMの有用性について検討する。 そこで我々は,GPT-4o, GPT-4v, Gemini 1.5 Pro, Gemini 1.5 Flash, Gemini 1.0 Pro Vision, Claude 3モデルファミリーの性能を評価するため,9,072個のグラフおよびツリーデータ構造タスクからなる新しいベンチマークデータセットを構築し,評価した。 GPT-4o と Gemini 1.5 Flash はそれぞれ木とグラフで最高の性能を示した。 GPT-4oは木サンプルで87.6%の精度を達成し、Gemini 1.5 Flashはグラフサンプルで56.2%の精度を達成した。 本研究は,構造的および視覚的変動がモデル性能に与える影響を明らかにする。 この研究は、複製とさらなる探索を容易にするためのLMMベンチマークを導入するだけでなく、複雑な計算問題の解決におけるLMMの可能性も強調し、教育や評価の実践に重要な意味を持つ。

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