論文の概要: MPBench: A Comprehensive Multimodal Reasoning Benchmark for Process Errors Identification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.12505v1
• Date: Sun, 16 Mar 2025 13:50:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-18 12:35:08.447948
• Title: MPBench: A Comprehensive Multimodal Reasoning Benchmark for Process Errors Identification
• Title（参考訳）: MPBench: プロセスエラー識別のための総合的マルチモーダル推論ベンチマーク
• Authors: Zhaopan Xu, Pengfei Zhou, Jiaxin Ai, Wangbo Zhao, Kai Wang, Xiaojiang Peng, Wenqi Shao, Hongxun Yao, Kaipeng Zhang,
• Abstract要約: 推論は、複雑なタスクに対処する大きな言語モデル(LLM)にとって必須の能力である。 プロセスレベルの報酬モデル(PRM)は、強化学習とデータ生産を容易にする段階的な報酬を提供するために提案された。 PRMの既存のベンチマークはテキストベースで、エラー検出に重点を置いており、推論検索のような他のシナリオを無視している。 MPBenchは、様々なシナリオにおけるPRMの有効性を体系的に評価するために設計された、総合的でマルチタスクのマルチモーダルベンチマークである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.594868471770475
• License:
• Abstract: Reasoning is an essential capacity for large language models (LLMs) to address complex tasks, where the identification of process errors is vital for improving this ability. Recently, process-level reward models (PRMs) were proposed to provide step-wise rewards that facilitate reinforcement learning and data production during training and guide LLMs toward correct steps during inference, thereby improving reasoning accuracy. However, existing benchmarks of PRMs are text-based and focus on error detection, neglecting other scenarios like reasoning search. To address this gap, we introduce MPBench, a comprehensive, multi-task, multimodal benchmark designed to systematically assess the effectiveness of PRMs in diverse scenarios. MPBench employs three evaluation paradigms, each targeting a specific role of PRMs in the reasoning process: (1) Step Correctness, which assesses the correctness of each intermediate reasoning step; (2) Answer Aggregation, which aggregates multiple solutions and selects the best one; and (3) Reasoning Process Search, which guides the search for optimal reasoning steps during inference. Through these paradigms, MPBench makes comprehensive evaluations and provides insights into the development of multimodal PRMs.
• Abstract（参考訳）: 推論は、複雑なタスクに対処する大きな言語モデル(LLM)にとって必須の能力であり、プロセスエラーの識別は、この能力を改善するために不可欠である。 近年, プロセスレベルの報酬モデル (PRM) が提案され, トレーニング中の強化学習とデータ生成を容易にし, 推論中の正しいステップに向けてLLMを誘導し, 推論精度を向上させる。 しかし、既存のPRMのベンチマークはテキストベースであり、推論検索のような他のシナリオを無視し、エラー検出に重点を置いている。 このギャップに対処するために,多様なシナリオにおいてPRMの有効性を体系的に評価するために設計された,包括的でマルチタスクなマルチモーダルベンチマークMPBenchを紹介する。 MPBenchは3つの評価パラダイムを用いており、それぞれが推論過程におけるPRMの特定の役割を目標としており、(1)中間推論ステップの正しさを評価するステップ正しさ、(2)複数の解を集約して最適な解を選択する回答集約、(3)推論中の最適な推論ステップを探索する推論プロセス探索である。 これらのパラダイムを通じて、MPBenchは包括的な評価を行い、マルチモーダルPRMの開発に関する洞察を提供する。

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