論文の概要: CORDIAL: Can Multimodal Large Language Models Effectively Understand Coherence Relationships?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.11300v1
• Date: Sun, 16 Feb 2025 22:54:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-18 14:17:14.246856
• Title: CORDIAL: Can Multimodal Large Language Models Effectively Understand Coherence Relationships?
• Title（参考訳）: CoRDIAL: マルチモーダル大言語モデルはコヒーレンス関係を効果的に理解できるか?
• Authors: Aashish Anantha Ramakrishnan, Aadarsh Anantha Ramakrishnan, Dongwon Lee,
• Abstract要約: 本研究は、類似度に基づくメトリクスを超えて、MLLMを評価するための談話駆動フレームワークを採用することの必要性を強調する。 我々のベンチマークである CORDIAL は、3つの異なる談話領域で様々な粒度でコヒーレンス関係を包含している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.246809683975664
• License:
• Abstract: Multimodal Large Language Models (MLLMs) are renowned for their superior instruction-following and reasoning capabilities across diverse problem domains. However, existing benchmarks primarily focus on assessing factual and logical correctness in downstream tasks, with limited emphasis on evaluating MLLMs' ability to interpret pragmatic cues and intermodal relationships. To address this gap, we assess the competency of MLLMs in performing Multimodal Discourse Analysis (MDA) using Coherence Relations. Our benchmark, CORDIAL, encompasses a broad spectrum of Coherence Relations across 3 different discourse domains at varying levels of granularity. Through our experiments on 10+ MLLMs employing different prompting strategies, we show that even top models like Gemini 1.5 Pro and GPT-4o fail to match the performance of simple classifier-based baselines. This study emphasizes the need to move beyond similarity-based metrics and adopt a discourse-driven framework for evaluating MLLMs, providing a more nuanced assessment of their capabilities. The benchmark and code are available at: https://github.com/aashish2000/CORDIAL.
• Abstract（参考訳）: MLLM(Multimodal Large Language Models)は、様々な問題領域にまたがる優れた命令追従能力と推論能力で有名である。 しかし、既存のベンチマークは主に下流タスクにおける事実的および論理的正当性の評価に焦点が当てられており、MLLMの実用的手がかりとモーダル間の関係を解釈する能力の評価に限定的に重点を置いている。 このギャップに対処するため,コヒーレンス関係を用いたマルチモーダル談話分析(MDA)におけるMLLMの能力を評価する。 我々のベンチマークである CORDIAL は、3つの異なる談話領域で様々な粒度でコヒーレンス関係を包含している。 Gemini 1.5 Pro や GPT-4o のようなトップモデルでさえ,単純な分類器ベースラインの性能と一致しないことを示す。 本研究は、類似度に基づくメトリクスを超えて、MLLMを評価するための談話駆動フレームワークを採用することの必要性を強調し、それらの能力をより微妙に評価する。 ベンチマークとコードは、https://github.com/aashish2000/CORDIAL.comで公開されている。

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