論文の概要: CrossWordBench: Evaluating the Reasoning Capabilities of LLMs and LVLMs with Controllable Puzzle Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.00043v1
• Date: Sun, 30 Mar 2025 20:03:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-03 13:25:59.071344
• Title: CrossWordBench: Evaluating the Reasoning Capabilities of LLMs and LVLMs with Controllable Puzzle Generation
• Title（参考訳）: CrossWordBench: 制御可能なノズル生成によるLLMとLVLMの推論能力の評価
• Authors: Jixuan Leng, Chengsong Huang, Langlin Huang, Bill Yuchen Lin, William W. Cohen, Haohan Wang, Jiaxin Huang,
• Abstract要約: CrossWordBenchは、大きな言語モデル(LLM)とLVLM(Large Vision-Language Models)の推論能力を評価するために設計されたベンチマークである。 評価の結果,LLMの推論は,クロスレター制約を効果的に活用することにより,非推論モデルよりも大幅に優れていることがわかった。 本研究は,現在のLLMとLVLMの推論能力の限界について考察し,今後の評価のために,マルチモーダル制約タスクを作成するための効果的なアプローチを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.452699232071495
• License:
• Abstract: Existing reasoning evaluation frameworks for Large Language Models (LLMs) and Large Vision-Language Models (LVLMs) predominantly either assess text-based reasoning or vision-language understanding capabilities, with limited dynamic interplay between textual and visual constraints. To address this limitation, we introduce CrossWordBench, a benchmark designed to evaluate the reasoning capabilities of both LLMs and LVLMs through the medium of crossword puzzles-a task requiring multimodal adherence to semantic constraints from text-based clues and intersectional constraints from visual grid structures. CrossWordBench leverages a controllable puzzle generation framework that produces puzzles in multiple formats (text and image) and offers different evaluation strategies ranging from direct puzzle solving to interactive modes. Our extensive evaluation of over 20 models reveals that reasoning LLMs outperform non-reasoning models substantially by effectively leveraging crossing-letter constraints. We further demonstrate that LVLMs struggle with the task, showing a strong correlation between their puzzle-solving performance and grid-parsing accuracy. Our findings offer insights into the limitations of the reasoning capabilities of current LLMs and LVLMs, and provide an effective approach for creating multimodal constrained tasks for future evaluations.
• Abstract（参考訳）: 既存のLLM(Large Language Models)とLVLM(Large Vision-Language Models)の推論評価フレームワークは、主にテキストベースの推論または視覚言語理解能力を評価する。 この制限に対処するために、クロスワードパズルの媒介としてLLMとLVLMの両方の推論能力を評価するために設計されたベンチマークであるCrossWordBenchを導入する。 CrossWordBenchは、複数のフォーマット(テキストと画像)でパズルを生成する制御可能なパズル生成フレームワークを活用し、直接パズル解決からインタラクティブモードまで、さまざまな評価戦略を提供する。 20モデル以上のモデルを広範囲に評価したところ、LLMの推論は、クロスレター制約を効果的に活用することにより、非推論モデルよりも大幅に優れていることが判明した。 さらに,LVLMが課題に苦しむことを実証し,パズル解法性能とグリッドパーシング精度との間に強い相関関係を示す。 本研究は,現在のLLMとLVLMの推論能力の限界について考察し,今後の評価のために,マルチモーダル制約タスクを作成するための効果的なアプローチを提供する。

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