論文の概要: The Role of Visual Modality in Multimodal Mathematical Reasoning: Challenges and Insights
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.04167v1
- Date: Thu, 06 Mar 2025 07:29:33 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-07 16:01:22.022829
- Title: The Role of Visual Modality in Multimodal Mathematical Reasoning: Challenges and Insights
- Title（参考訳）: マルチモーダルな数学的推論における視覚的モダリティの役割 : 課題と展望
- Authors: Yufang Liu, Yao Du, Tao Ji, Jianing Wang, Yang Liu, Yuanbin Wu, Aimin Zhou, Mengdi Zhang, Xunliang Cai,
- Abstract要約: 既存のマルチモーダルな数学的モデルでは視覚情報を最小限に活用できることを示す。
これは、意図せずモデルに回答を誘導するテキスト情報と回答オプションの優位性に起因している。
先行モデルをテストする際、微妙な視覚的差異を検知できないことは、現在の視覚知覚能力の限界を示唆している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.85150689408895
- License:
- Abstract: Recent research has increasingly focused on multimodal mathematical reasoning, particularly emphasizing the creation of relevant datasets and benchmarks. Despite this, the role of visual information in reasoning has been underexplored. Our findings show that existing multimodal mathematical models minimally leverage visual information, and model performance remains largely unaffected by changes to or removal of images in the dataset. We attribute this to the dominance of textual information and answer options that inadvertently guide the model to correct answers. To improve evaluation methods, we introduce the HC-M3D dataset, specifically designed to require image reliance for problem-solving and to challenge models with similar, yet distinct, images that change the correct answer. In testing leading models, their failure to detect these subtle visual differences suggests limitations in current visual perception capabilities. Additionally, we observe that the common approach of improving general VQA capabilities by combining various types of image encoders does not contribute to math reasoning performance. This finding also presents a challenge to enhancing visual reliance during math reasoning. Our benchmark and code would be available at \href{https://github.com/Yufang-Liu/visual_modality_role}{https://github.com/Yufang-Liu/visual\_modality\_role}.
- Abstract（参考訳）: 最近の研究は、マルチモーダルな数学的推論、特に関連するデータセットやベンチマークの作成に重点を置いている。
それにもかかわらず、推論における視覚情報の役割は過小評価されている。
以上の結果から,既存のマルチモーダルな数学的モデルでは視覚情報を最小限に活用しており,モデルの性能はデータセット内の画像の変更や削除の影響をほとんど受けていないことが示唆された。
これは、意図せずモデルに回答を誘導するテキスト情報と回答オプションの優位性に起因している。
評価手法を改善するため,HC-M3Dデータセットを導入した。
先行モデルをテストする際、これらの微妙な視覚的差異を検知できないことは、現在の視覚知覚能力の限界を示唆している。
さらに、様々な種類の画像エンコーダを組み合わせることで一般的なVQA機能を改善するという共通のアプローチは、数学推論性能に寄与しない。
この発見は、数学推論における視覚的信頼を高めるための課題でもある。
私たちのベンチマークとコードは、 \href{https://github.com/Yufang-Liu/visual_modality_https://github.com/Yufang-Liu/visual\_modality\_role}で公開されます。
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