論文の概要: Position: Multimodal Large Language Models Can Significantly Advance Scientific Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.02871v1
• Date: Wed, 05 Feb 2025 04:05:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-06 14:29:00.805224
• Title: Position: Multimodal Large Language Models Can Significantly Advance Scientific Reasoning
• Title（参考訳）: 位置: マルチモーダルな大規模言語モデルは科学的推論を著しく進歩させる
• Authors: Yibo Yan, Shen Wang, Jiahao Huo, Jingheng Ye, Zhendong Chu, Xuming Hu, Philip S. Yu, Carla Gomes, Bart Selman, Qingsong Wen,
• Abstract要約: MLLM(Multimodal Large Language Models)は、テキスト、画像、その他のモダリティを統合する。 本稿では,MLLMが数学,物理,化学,生物学などの分野にまたがる科学的推論を著しく前進させることができることを論じる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.11965014462375
• License:
• Abstract: Scientific reasoning, the process through which humans apply logic, evidence, and critical thinking to explore and interpret scientific phenomena, is essential in advancing knowledge reasoning across diverse fields. However, despite significant progress, current scientific reasoning models still struggle with generalization across domains and often fall short of multimodal perception. Multimodal Large Language Models (MLLMs), which integrate text, images, and other modalities, present an exciting opportunity to overcome these limitations and enhance scientific reasoning. Therefore, this position paper argues that MLLMs can significantly advance scientific reasoning across disciplines such as mathematics, physics, chemistry, and biology. First, we propose a four-stage research roadmap of scientific reasoning capabilities, and highlight the current state of MLLM applications in scientific reasoning, noting their ability to integrate and reason over diverse data types. Second, we summarize the key challenges that remain obstacles to achieving MLLM's full potential. To address these challenges, we propose actionable insights and suggestions for the future. Overall, our work offers a novel perspective on MLLM integration with scientific reasoning, providing the LLM community with a valuable vision for achieving Artificial General Intelligence (AGI).
• Abstract（参考訳）: 科学的推論(Scientific reasoning)とは、科学現象を探索し解釈するために人間が論理、証拠、批判的思考を適用する過程であり、様々な分野にわたる知識推論の推進に不可欠である。 しかし、大きな進歩にもかかわらず、現在の科学的推論モデルは領域全体の一般化に苦慮し、しばしばマルチモーダルな認識に欠ける。 テキスト、画像、その他のモダリティを統合するマルチモーダル大言語モデル(MLLM)は、これらの制限を克服し、科学的推論を強化するエキサイティングな機会を提供する。 したがって, MLLMは数学, 物理学, 化学, 生物学などの分野にまたがって, 科学的推論を著しく進歩させることができる。 まず、科学推論能力に関する4段階の研究ロードマップを提案し、科学推論におけるMLLM応用の現状を強調し、多様なデータ型の統合と推論能力について述べる。 第2に,MLLMの完全な潜在能力を達成する上での障害となる重要な課題を要約する。 これらの課題に対処するため、我々は将来に向けて実行可能な洞察と提案を提案する。 全体として、我々の研究はMLLMと科学的推論の統合に関する新しい視点を提供し、LLMコミュニティにAI(Artificial General Intelligence, AGI)を達成するための貴重なビジョンを提供する。

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