論文の概要: BMMR: A Large-Scale Bilingual Multimodal Multi-Discipline Reasoning Dataset

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.03483v1
• Date: Fri, 04 Jul 2025 11:20:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-08 15:46:34.750069
• Title: BMMR: A Large-Scale Bilingual Multimodal Multi-Discipline Reasoning Dataset
• Title（参考訳）: BMMR: 大規模バイリンガルマルチモーダルマルチディシッド推論データセット
• Authors: Zhiheng Xi, Guanyu Li, Yutao Fan, Honglin Guo, Yufang Liu, Xiaoran Fan, Jiaqi Liu, Jingchao Ding, Wangmeng Zuo, Zhenfei Yin, Lei Bai, Tao Ji, Tao Gui, Qi Zhang, Xuanjing Huang,
• Abstract要約: 大規模バイリンガル・マルチモーダル・マルチディシプリナ推論データセットであるBMMRを導入し,大規模マルチモーダルモデル(LMM)の開発と評価を行った。 BMMRは、UNESCOが定義した300の課題にまたがる110kの大学レベルの質問で構成されており、書籍、試験、クイズといった印刷メディアとデジタルメディアからソースされた、多種多様なフォーマット、補充されたQA、そしてオープンエンドのQAにまたがっている。 BMMR-Evalは20,458の高品質なインスタンスで構成され、LMMの知識を包括的に評価し、中国語と中国語の両方の複数の分野にわたる推論を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 80.5250957516708
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we introduce BMMR, a large-scale bilingual, multimodal, multi-disciplinary reasoning dataset for the community to develop and evaluate large multimodal models (LMMs). BMMR comprises 110k college-level questions spanning 300 UNESCO-defined subjects, spanning diverse formats-multiple-choice, fill-in-the-blank, and open-ended QA-and sourced from both print and digital media such as books, exams, and quizzes. All data are curated and filtered via a human-in-the-loop and scalable framework, and each instance is paired with a high-quality reasoning path. The dataset is organized into two parts: BMMR-Eval that comprises 20,458 high-quality instances to comprehensively assess LMMs' knowledge and reasoning across multiple disciplines in both Chinese and English; and BMMR-Train that contains 88,991 instances to support further research and development, extending the current focus on mathematical reasoning to diverse disciplines and domains. In addition, we propose the process-based multi-discipline verifier (i.e., BMMR-Verifier) for accurate and fine-grained evaluation of reasoning paths. Extensive experiments on 24 models reveal that (i) even SOTA models (e.g., o3 and Gemini-2.5-Pro) leave substantial headroom on BMMR-Eval; (ii) reasoning models exhibit discipline bias and outperform LMMs only on specific subjects; (iii) open-source models still trail their proprietary counterparts; and (iv) fine-tuning on BMMR-Train narrows this gap. Additionally, we conduct reasoning-chain analyses using BMMR-Verifier and other in-depth studies, uncovering the challenges LMMs currently face in multidisciplinary reasoning. We will release the data, and we hope our work can offer insights and contributions to the community.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,大規模マルチモーダルモデル(LMM)の開発と評価を行うための大規模バイリンガル,マルチモーダル,マルチディシプリナ推論データセットBMMRを紹介する。 BMMRは、UNESCOが定義した300の課題にまたがる110kの大学レベルの質問で構成されており、書籍、試験、クイズといった印刷メディアとデジタルメディアからソースされた、多種多様なフォーマット、補充されたQA、そしてオープンエンドのQAにまたがっている。 すべてのデータは、Human-in-the-loopとスケーラブルなフレームワークを通じてキュレートされ、フィルタリングされる。 データセットは、中国語と英語の複数の分野にわたるLMMの知識と推論を包括的に評価する20,458の高品質インスタンスを含むBMMR-Evalと、さらなる研究と開発を支援する88,991のインスタンスを含むBMMR-Trainの2つの部分で構成され、現在の数学的推論を様々な分野やドメインに拡張している。 さらに,プロセスベースマルチディシプリタ (BMMR-Verifier) を提案する。 24種類のモデルに対する大規模な実験が明らかに (i)SOTAモデル(例:o3、Gemini-2.5-Pro)でさえBMMR-Evalに実質的なヘッドルームを残している。 (二)推論モデルは、特定の主題に限って規律バイアスを示し、LMMを上回ります。 (iii)オープンソースモデルは依然として独自のモデルに追随し、 (4)BMMRトレインの微調整は、このギャップを狭める。 さらに,BMMR-Verifier などを用いた推論連鎖解析を行い,LMM が抱える課題を明らかにする。 データを公開し、私たちの仕事がコミュニティに洞察とコントリビューションを提供できることを願っています。

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