論文の概要: VisFactor: Benchmarking Fundamental Visual Cognition in Multimodal Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.16435v1
• Date: Sun, 23 Feb 2025 04:21:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-25 22:36:56.171311
• Title: VisFactor: Benchmarking Fundamental Visual Cognition in Multimodal Large Language Models
• Title（参考訳）: VisFactor: マルチモーダル大言語モデルにおける基本的な視覚認知のベンチマーク
• Authors: Jen-Tse Huang, Dasen Dai, Jen-Yuan Huang, Youliang Yuan, Xiaoyuan Liu, Wenxuan Wang, Wenxiang Jiao, Pinjia He, Zhaopeng Tu,
• Abstract要約: 因子関連認知テスト(FRCT)から得られた新しいベンチマークであるVisFactorを紹介する。 VisFactorは視覚関連FRCTサブテストのデジタル化を行い、基本的な視覚認知タスク間でMLLMを体系的に評価する。 GPT-4o, Gemini-Pro, Qwen-VLなどの最先端MLLMの総合評価を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 62.667142971664575
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multimodal Large Language Models (MLLMs) have demonstrated remarkable advancements in multimodal understanding; however, their fundamental visual cognitive abilities remain largely underexplored. To bridge this gap, we introduce VisFactor, a novel benchmark derived from the Factor-Referenced Cognitive Test (FRCT), a well-established psychometric assessment of human cognition. VisFactor digitalizes vision-related FRCT subtests to systematically evaluate MLLMs across essential visual cognitive tasks including spatial reasoning, perceptual speed, and pattern recognition. We present a comprehensive evaluation of state-of-the-art MLLMs, such as GPT-4o, Gemini-Pro, and Qwen-VL, using VisFactor under diverse prompting strategies like Chain-of-Thought and Multi-Agent Debate. Our findings reveal a concerning deficiency in current MLLMs' fundamental visual cognition, with performance frequently approaching random guessing and showing only marginal improvements even with advanced prompting techniques. These results underscore the critical need for focused research to enhance the core visual reasoning capabilities of MLLMs. To foster further investigation in this area, we release our VisFactor benchmark at https://github.com/CUHK-ARISE/VisFactor.
• Abstract（参考訳）: マルチモーダル言語モデル(MLLM)は、多モーダル理解において顕著な進歩を見せている。 このギャップを埋めるために、人間の認知の心理学的評価が確立したFRCT(Facter-Referenced Cognitive Test)から派生した新しいベンチマークであるVisFactorを紹介した。 VisFactorは視覚関連FRCTサブテストをデジタル化し、空間的推論、知覚速度、パターン認識を含む重要な視覚的認知タスクにわたってMLLMを体系的に評価する。 GPT-4o, Gemini-Pro, Qwen-VLなどの最先端MLLMを, チェイン・オブ・ソートやマルチエージェント・ディベートといった多様なプロンプトで評価した。 以上の結果から,MLLMの基本的視覚認知の欠如が指摘され,性能はランダムな推測に頻繁に近づき,高度なプロンプト技術でも限界的な改善がみられた。 これらの結果は、MLLMの中核的な視覚的推論能力を向上する集中研究の必要性を浮き彫りにしている。 この領域のさらなる調査を促進するため、私たちはVisFactorベンチマークをhttps://github.com/CUHK-ARISE/VisFactorでリリースしています。

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