論文の概要: Creation-MMBench: Assessing Context-Aware Creative Intelligence in MLLM

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.14478v1
• Date: Tue, 18 Mar 2025 17:51:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-19 14:15:40.461145
• Title: Creation-MMBench: Assessing Context-Aware Creative Intelligence in MLLM
• Title（参考訳）: Creation-MMBench:MLLMにおけるコンテキスト認識創造性の評価
• Authors: Xinyu Fang, Zhijian Chen, Kai Lan, Shengyuan Ding, Yingji Liang, Xiangyu Zhao, Farong Wen, Zicheng Zhang, Guofeng Zhang, Haodong Duan, Kai Chen, Dahua Lin,
• Abstract要約: Creation-MMBenchはマルチモーダル大言語モデルの創造性を評価するために設計されたベンチマークである。 ベンチマークは、51のきめ細かいタスクにまたがる765のテストケースで構成されている。 実験結果から,オープンソースのMLLMは,クリエイティブタスクにおけるプロプライエタリなモデルに比べて著しく性能が劣っていることが明らかとなった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 59.85501345239092
• License:
• Abstract: Creativity is a fundamental aspect of intelligence, involving the ability to generate novel and appropriate solutions across diverse contexts. While Large Language Models (LLMs) have been extensively evaluated for their creative capabilities, the assessment of Multimodal Large Language Models (MLLMs) in this domain remains largely unexplored. To address this gap, we introduce Creation-MMBench, a multimodal benchmark specifically designed to evaluate the creative capabilities of MLLMs in real-world, image-based tasks. The benchmark comprises 765 test cases spanning 51 fine-grained tasks. To ensure rigorous evaluation, we define instance-specific evaluation criteria for each test case, guiding the assessment of both general response quality and factual consistency with visual inputs. Experimental results reveal that current open-source MLLMs significantly underperform compared to proprietary models in creative tasks. Furthermore, our analysis demonstrates that visual fine-tuning can negatively impact the base LLM's creative abilities. Creation-MMBench provides valuable insights for advancing MLLM creativity and establishes a foundation for future improvements in multimodal generative intelligence. Full data and evaluation code is released on https://github.com/open-compass/Creation-MMBench.
• Abstract（参考訳）: 創造性はインテリジェンスの基本的側面であり、多様な文脈にまたがる斬新で適切なソリューションを生成する能力を含んでいる。 大規模言語モデル (LLM) は、その創造性について広く評価されてきたが、この領域におけるマルチモーダル・大規模言語モデル (MLLM) の評価は、まだ明らかにされていない。 このギャップに対処するために,実世界の画像ベースタスクにおけるMLLMの創造性を評価するためのマルチモーダルベンチマークであるCreation-MMBenchを紹介する。 ベンチマークは、51のきめ細かいタスクにまたがる765のテストケースで構成されている。 厳密な評価を確保するため、各テストケースのインスタンス固有の評価基準を定義し、一般的な応答品質と視覚入力との事実整合性の両方の評価を導く。 実験結果から,現行のオープンソースMLLMは,クリエイティブタスクのプロプライエタリモデルに比べて大幅に性能が低下していることが明らかとなった。 さらに,視覚的微調整がLLMの創造能力に悪影響を及ぼすことを示す。 Creation-MMBenchはMLLMの創造性を向上するための貴重な洞察を提供し、マルチモーダル生成インテリジェンスにおける将来の改善の基礎を確立する。 完全なデータと評価コードはhttps://github.com/open-compass/Creation-MMBenchで公開されている。

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