Fugu-MT 論文翻訳(概要): CFBenchmark-MM: Chinese Financial Assistant Benchmark for Multimodal Large Language Model

論文の概要: CFBenchmark-MM: Chinese Financial Assistant Benchmark for Multimodal Large Language Model

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.13055v1
Date: Mon, 16 Jun 2025 02:52:44 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-06-17 17:28:47.384956
Title: CFBenchmark-MM: Chinese Financial Assistant Benchmark for Multimodal Large Language Model
Title（参考訳）: CFBenchmark-MM: マルチモーダル大言語モデルのための中国の金融アシスタントベンチマーク
Authors: Jiangtong Li, Yiyun Zhu, Dawei Cheng, Zhijun Ding, Changjun Jiang,
Abstract要約: MLLM(Multimodal Large Language Models)は、LLM(Large Language Models)の成長とともに急速に発展してきた。本稿では, CFBenchmark-MMについて紹介する。CFBenchmark-MMは, テーブル, ヒストグラムチャート, ラインチャート, パイチャート, 構造図を含む9000以上の画像検索ペアを持つ中国のマルチモーダル・ファイナンス・ベンチマークである。我々は、段階的に異なる視覚コンテンツを提供することで、マルチモーダル情報を扱う際のMLLMを評価するための段階的評価システムを開発した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 21.702901343472558
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Multimodal Large Language Models (MLLMs) have rapidly evolved with the growth of Large Language Models (LLMs) and are now applied in various fields. In finance, the integration of diverse modalities such as text, charts, and tables is crucial for accurate and efficient decision-making. Therefore, an effective evaluation system that incorporates these data types is essential for advancing financial application. In this paper, we introduce CFBenchmark-MM, a Chinese multimodal financial benchmark with over 9,000 image-question pairs featuring tables, histogram charts, line charts, pie charts, and structural diagrams. Additionally, we develop a staged evaluation system to assess MLLMs in handling multimodal information by providing different visual content step by step. Despite MLLMs having inherent financial knowledge, experimental results still show limited efficiency and robustness in handling multimodal financial context. Further analysis on incorrect responses reveals the misinterpretation of visual content and the misunderstanding of financial concepts are the primary issues. Our research validates the significant, yet underexploited, potential of MLLMs in financial analysis, highlighting the need for further development and domain-specific optimization to encourage the enhanced use in financial domain.
Abstract（参考訳）: MLLM(Multimodal Large Language Models)は、LLM(Large Language Models)の成長とともに急速に発展し、現在では様々な分野に応用されている。財務面では、テキスト、チャート、テーブルなどの多様なモダリティの統合は、正確かつ効率的な意思決定に不可欠である。したがって、これらのデータ型を組み込んだ効果的な評価システムは、金融応用の推進に不可欠である。本稿では, CFBenchmark-MMについて紹介する。CFBenchmark-MMは, テーブル, ヒストグラムチャート, ラインチャート, パイチャート, 構造図を含む9000以上の画像検索ペアを持つ中国のマルチモーダル・ファイナンス・ベンチマークである。さらに、段階的に異なる視覚コンテンツを提供することで、マルチモーダル情報を扱う際のMLLMを評価するための段階的評価システムを開発した。 MLLMは本質的に財務知識を持っているにもかかわらず、実験結果は、マルチモーダルな財務状況を扱う際の効率と堅牢性に限界があることを示している。誤応答のさらなる分析により、視覚的内容の誤解釈が明らかとなり、金銭的概念の誤解が主な問題となっている。本研究は、財務分析におけるMLLMの重要かつ未解明の可能性を検証し、金融分野のさらなる活用を促進するために、さらなる開発とドメイン固有の最適化の必要性を強調した。

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