論文の概要: GePBench: Evaluating Fundamental Geometric Perception for Multimodal Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.21036v1
• Date: Mon, 30 Dec 2024 16:01:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-31 22:07:02.810089
• Title: GePBench: Evaluating Fundamental Geometric Perception for Multimodal Large Language Models
• Title（参考訳）: GePBench:マルチモーダル大規模言語モデルに対する基本的な幾何学的知覚の評価
• Authors: Shangyu Xing, Changhao Xiang, Yuteng Han, Yifan Yue, Zhen Wu, Xinyu Liu, Zhangtai Wu, Fei Zhao, Xinyu Dai,
• Abstract要約: MLLM(Multimodal large language model)は、視覚的および言語的理解の統合において大きな進歩を遂げている。 特に、幾何学的知覚、空間的関係や抽象的な視覚的パターンを解釈する能力は、未解明のままである。 本稿では,MLLMの幾何学的知覚能力を評価するための新しいベンチマークであるGePBenchを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.647839550142834
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multimodal large language models (MLLMs) have achieved significant advancements in integrating visual and linguistic understanding. While existing benchmarks evaluate these models in context-rich, real-life scenarios, they often overlook fundamental perceptual skills essential for environments deviating from everyday realism. In particular, geometric perception, the ability to interpret spatial relationships and abstract visual patterns, remains underexplored. To address this limitation, we introduce GePBench, a novel benchmark designed to assess the geometric perception capabilities of MLLMs. Results from extensive evaluations reveal that current state-of-the-art MLLMs exhibit significant deficiencies in such tasks. Additionally, we demonstrate that models trained with data sourced from GePBench show notable improvements on a wide range of downstream tasks, underscoring the importance of geometric perception as a foundation for advanced multimodal applications. Our code and datasets will be publicly available.
• Abstract（参考訳）: MLLM(Multimodal large language model)は、視覚的および言語的理解の統合において大きな進歩を遂げている。 既存のベンチマークでは、これらのモデルを文脈に富んだ実生活シナリオで評価しているが、日々の現実主義から逸脱した環境に不可欠な基本的な知覚スキルを見落としていることが多い。 特に、幾何学的知覚、空間的関係や抽象的な視覚的パターンを解釈する能力は、未解明のままである。 この制限に対処するために,MLLMの幾何学的知覚能力を評価するために設計された新しいベンチマークであるGePBenchを紹介する。 広範囲な評価の結果,現状のMLLMはそのようなタスクに重大な欠陥があることが明らかとなった。 さらに,GePBenchからデータソースを学習したモデルでは,高度なマルチモーダルアプリケーションの基礎となる幾何学的認識の重要性が強調され,幅広い下流タスクに顕著な改善が見られた。 コードとデータセットは公開されます。

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