論文の概要: MMRefine: Unveiling the Obstacles to Robust Refinement in Multimodal Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.04688v1
• Date: Thu, 05 Jun 2025 07:11:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-06 21:53:49.573062
• Title: MMRefine: Unveiling the Obstacles to Robust Refinement in Multimodal Large Language Models
• Title（参考訳）: MMRefine:マルチモーダル大規模言語モデルにおける障害物のロバスト化
• Authors: Gio Paik, Geewook Kim, Jinbae Im,
• Abstract要約: 本稿では,Multimodal Large Language Models(MLLM)の誤り修正能力を評価するためのベンチマークであるMMRefineを紹介する。 推論中の推論の強化に重点が移るにつれて、MMRefineはMLLMの6つの異なるシナリオでエラーを検出し修正する能力を評価するフレームワークを提供する。 各種オープン・クローズドMLLMを用いた実験では、改良性能を阻害するボトルネックや要因が明らかになり、効果的な推論向上のための領域が強調された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.451479907610764
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper introduces MMRefine, a MultiModal Refinement benchmark designed to evaluate the error refinement capabilities of Multimodal Large Language Models (MLLMs). As the emphasis shifts toward enhancing reasoning during inference, MMRefine provides a framework that evaluates MLLMs' abilities to detect and correct errors across six distinct scenarios beyond just comparing final accuracy before and after refinement. Furthermore, the benchmark analyzes the refinement performance by categorizing errors into six error types. Experiments with various open and closed MLLMs reveal bottlenecks and factors impeding refinement performance, highlighting areas for improvement in effective reasoning enhancement. Our code and dataset are publicly available at https://github.com/naver-ai/MMRefine.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,Multimodal Large Language Models (MLLM) の誤り改善能力を評価するためのマルチモーダルリファインメントベンチマークであるMMRefineを紹介する。 推論中の推論の強化に重点が移るにつれて、MMRefineはMLLMが6つの異なるシナリオでエラーを検出し、修正する能力を評価するためのフレームワークを提供する。 さらに、このベンチマークは、エラーを6つのエラータイプに分類することで、改善性能を分析する。 各種オープン・クローズドMLLMを用いた実験は, 改良性能を阻害するボトルネックや要因を明らかにし, 効果的な推論向上のための領域を浮き彫りにした。 私たちのコードとデータセットはhttps://github.com/naver-ai/MMRefine.comで公開されています。

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