論文の概要: MCiteBench: A Multimodal Benchmark for Generating Text with Citations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.02589v3
• Date: Tue, 20 May 2025 10:58:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-21 14:49:51.842479
• Title: MCiteBench: A Multimodal Benchmark for Generating Text with Citations
• Title（参考訳）: MCiteBench: Citationsでテキストを生成するためのマルチモーダルベンチマーク
• Authors: Caiyu Hu, Yikai Zhang, Tinghui Zhu, Yiwei Ye, Yanghua Xiao,
• Abstract要約: MLLM(Multimodal Large Language Models)は多様なモダリティを統合するために進歩しているが、幻覚に悩まされることが多い。 既存の作業は主にテキストのみのコンテンツに対する引用の生成に重点を置いており、マルチモーダルシナリオの課題はほとんど解明されていない。 マルチモーダルな文脈で引用文を生成するMLLMの能力を評価するための最初のベンチマークであるMCiteBenchを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.793037002996257
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multimodal Large Language Models (MLLMs) have advanced in integrating diverse modalities but frequently suffer from hallucination. A promising solution to mitigate this issue is to generate text with citations, providing a transparent chain for verification. However, existing work primarily focuses on generating citations for text-only content, leaving the challenges of multimodal scenarios largely unexplored. In this paper, we introduce MCiteBench, the first benchmark designed to assess the ability of MLLMs to generate text with citations in multimodal contexts. Our benchmark comprises data derived from academic papers and review-rebuttal interactions, featuring diverse information sources and multimodal content. Experimental results reveal that MLLMs struggle to ground their outputs reliably when handling multimodal input. Further analysis uncovers a systematic modality bias and reveals how models internally rely on different sources when generating citations, offering insights into model behavior and guiding future directions for multimodal citation tasks.
• Abstract（参考訳）: MLLM(Multimodal Large Language Models)は多様なモダリティを統合するために進歩してきたが、幻覚に悩まされることが多い。 この問題を緩和するための有望な解決策は、引用付きテキストを生成し、検証のための透過的な連鎖を提供することである。 しかし、既存の研究は主にテキストのみのコンテンツのための引用を生成することに焦点を当てており、マルチモーダルシナリオの課題はほとんど解明されていない。 本稿では,マルチモーダルな文脈で引用文を生成するMLLMの能力を評価するための最初のベンチマークであるMCiteBenchを紹介する。 本ベンチマークは,学術論文から得られたデータと,多様な情報ソースとマルチモーダルコンテンツを特徴とするレビュー・リビュー・インタラクションから構成する。 実験結果から,MLLMはマルチモーダル入力を扱う際に,出力を確実にグラウンドするのに苦労していることが明らかとなった。 さらなる分析は、体系的なモダリティバイアスを明らかにし、モデルが引用を生成するとき、モデルが内部的に異なるソースに依存する方法を明らかにし、モデル行動に関する洞察を提供し、マルチモーダル引用タスクの今後の方向性を導く。

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