論文の概要: MATHGLANCE: Multimodal Large Language Models Do Not Know Where to Look in Mathematical Diagrams

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.20745v1
• Date: Wed, 26 Mar 2025 17:30:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-27 13:20:10.579538
• Title: MATHGLANCE: Multimodal Large Language Models Do Not Know Where to Look in Mathematical Diagrams
• Title（参考訳）: MATHGLANCE:マルチモーダル大言語モデルでは、数学図で見る場所が分からない
• Authors: Yanpeng Sun, Shan Zhang, Wei Tang, Aotian Chen, Piotr Koniusz, Kai Zou, Yuan Xue, Anton van den Hengel,
• Abstract要約: ダイアグラムは視覚言語の基本形として機能し、複雑な概念と、構造化されたシンボル、形状、空間的配置を通してそれらの相互関係を表現する。 現在のベンチマークでは知覚と推論のタスクが明確化されており、マルチモーダルな大規模言語モデルが表面的なパターン認識以上の数学的図形を真に理解しているかどうかを評価することは困難である。 MLLMにおける数学的知覚の分離と評価を目的としたベンチマークであるMATHGLANCEを紹介する。 幾何学的プリミティブと正確な空間関係を付加した200K構造幾何画像テキストの知覚指向データセットであるGeoPePを構築した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 65.02628814094639
• License:
• Abstract: Diagrams serve as a fundamental form of visual language, representing complex concepts and their inter-relationships through structured symbols, shapes, and spatial arrangements. Unlike natural images, their inherently symbolic and abstract nature poses significant challenges for Multimodal Large Language Models (MLLMs). However, current benchmarks conflate perceptual and reasoning tasks, making it difficult to assess whether MLLMs genuinely understand mathematical diagrams beyond superficial pattern recognition. To address this gap, we introduce MATHGLANCE, a benchmark specifically designed to isolate and evaluate mathematical perception in MLLMs. MATHGLANCE comprises 1.2K images and 1.6K carefully curated questions spanning four perception tasks: shape classification, object counting, relationship identification, and object grounding, covering diverse domains including plane geometry, solid geometry, and graphical representations. Our evaluation of MLLMs reveals that their ability to understand diagrams is notably limited, particularly in fine-grained grounding tasks. In response, we construct GeoPeP, a perception-oriented dataset of 200K structured geometry image-text pairs explicitly annotated with geometric primitives and precise spatial relationships. Training MLLM on GeoPeP leads to significant gains in perceptual accuracy, which in turn substantially improves mathematical reasoning. Our benchmark and dataset establish critical standards for evaluating and advancing multimodal mathematical understanding, providing valuable resources and insights to foster future MLLM research.
• Abstract（参考訳）: ダイアグラムは視覚言語の基本形として機能し、複雑な概念と、構造化されたシンボル、形状、空間的配置を通してそれらの相互関係を表現する。 自然画像とは異なり、その本質的に象徴的で抽象的な性質は、MLLM(Multimodal Large Language Models)に重大な課題をもたらす。 しかし、現在のベンチマークでは知覚と推論のタスクが明確化されており、MLLMが表面的なパターン認識以上の数学的図形を真に理解しているかどうかを評価することは困難である。 このギャップに対処するために,MLLMの数学的知覚を分離し,評価するためのベンチマークであるMATHGLANCEを紹介する。 MATHGLANCEは、形状分類、オブジェクトカウント、関係識別、オブジェクトグラウンド化の4つのタスクにまたがる1.2Kの画像と1.6Kの精巧にキュレートされた質問で構成され、平面幾何学、ソリッド幾何学、グラフィカル表現を含む多様な領域をカバーする。 MLLMの評価は,特にきめ細かな接地作業において,図形を理解する能力が特に限られていることを明らかにする。 そこで我々は,幾何的プリミティブと正確な空間関係を明示した200Kの構造的画像テキスト対の知覚指向データセットであるGeoPePを構築した。 GeoPeP上でのMLLMのトレーニングは知覚精度を大幅に向上させ、数学的推論を大幅に改善させる。 我々のベンチマークとデータセットは、マルチモーダルな数学的理解を評価するための重要な基準を確立し、将来のMLLM研究を促進するための貴重なリソースと洞察を提供する。

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