論文の概要: TheoremExplainAgent: Towards Multimodal Explanations for LLM Theorem Understanding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.19400v1
• Date: Wed, 26 Feb 2025 18:50:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-27 14:59:54.478864
• Title: TheoremExplainAgent: Towards Multimodal Explanations for LLM Theorem Understanding
• Title（参考訳）: TheoremExplainAgent: LLM理論理解のためのマルチモーダル説明を目指して
• Authors: Max Ku, Thomas Chong, Jonathan Leung, Krish Shah, Alvin Yu, Wenhu Chen,
• Abstract要約: TheoremExplainAgentは,長文の定理説明ビデオを生成するエージェント的手法である。 以上の結果から, エージェントプランニングは, 詳細な長編ビデオ作成に不可欠であることが判明した。 マルチモーダルな説明は、テキストベースの説明が明らかにならない深い推論の欠陥を露呈する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.32854757487097
• License:
• Abstract: Understanding domain-specific theorems often requires more than just text-based reasoning; effective communication through structured visual explanations is crucial for deeper comprehension. While large language models (LLMs) demonstrate strong performance in text-based theorem reasoning, their ability to generate coherent and pedagogically meaningful visual explanations remains an open challenge. In this work, we introduce TheoremExplainAgent, an agentic approach for generating long-form theorem explanation videos (over 5 minutes) using Manim animations. To systematically evaluate multimodal theorem explanations, we propose TheoremExplainBench, a benchmark covering 240 theorems across multiple STEM disciplines, along with 5 automated evaluation metrics. Our results reveal that agentic planning is essential for generating detailed long-form videos, and the o3-mini agent achieves a success rate of 93.8% and an overall score of 0.77. However, our quantitative and qualitative studies show that most of the videos produced exhibit minor issues with visual element layout. Furthermore, multimodal explanations expose deeper reasoning flaws that text-based explanations fail to reveal, highlighting the importance of multimodal explanations.
• Abstract（参考訳）: ドメイン固有の定理を理解するには、単にテキストに基づく推論以上のことが必要であり、構造化された視覚的説明による効果的なコミュニケーションはより深い理解にとって不可欠である。 大きな言語モデル(LLM)は、テキストベースの定理推論において強い性能を示すが、一貫性と教育学的に意味のある視覚的説明を生成する能力は、依然としてオープンな課題である。 本稿では,マンラムアニメーションを用いた長文定理記述ビデオ(5分以上)作成のためのエージェントアプローチであるTheoremExplainAgentを紹介する。 マルチモーダルな定理の説明を体系的に評価するために,複数のSTEM分野にわたる240の定理と5つの自動評価指標を含むベンチマークであるTheoremExplainBenchを提案する。 以上の結果から, 詳細な長編ビデオ作成にはエージェントプランニングが不可欠であることが判明し, o3-miniエージェントは93.8%, 総合スコアは0.77となった。 しかし、我々の定量的および質的研究は、生成したビデオのほとんどは、視覚要素のレイアウトに小さな問題があることを示している。 さらに、マルチモーダルな説明は、テキストベースの説明が明らかにならない深い推論上の欠陥を明らかにし、マルチモーダルな説明の重要性を強調している。

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