論文の概要: MMAT-1M: A Large Reasoning Dataset for Multimodal Agent Tuning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.21924v1
• Date: Tue, 29 Jul 2025 15:39:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-30 17:08:56.568342
• Title: MMAT-1M: A Large Reasoning Dataset for Multimodal Agent Tuning
• Title（参考訳）: MMAT-1M:マルチモーダルエージェントチューニングのための大規模推論データセット
• Authors: Tianhong Gao, Yannian Fu, Weiqun Wu, Haixiao Yue, Shanshan Liu, Gang Zhang,
• Abstract要約: MMAT-1Mは、CoT、リフレクション、動的ツールの使用をサポートするために設計された最初の100万規模のマルチモーダルエージェントチューニングデータセットである。 我々のデータセットは、新しい4段階のデータエンジンによって構築されます。 MMAT-1M上でのオープンソースのマルチモーダルモデルを微調整することにより,大幅な性能向上を観測する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.963955559863751
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs), enhanced through agent tuning, have demonstrated remarkable capabilities in Chain-of-Thought (CoT) and tool utilization, significantly surpassing the performance of standalone models. However, the multimodal domain still lacks a large-scale, high-quality agent tuning dataset to unlock the full potential of multimodal large language models. To bridge this gap, we introduce MMAT-1M, the first million-scale multimodal agent tuning dataset designed to support CoT, reflection, and dynamic tool usage. Our dataset is constructed through a novel four-stage data engine: 1) We first curate publicly available multimodal datasets containing question-answer pairs; 2) Then, leveraging GPT-4o, we generate rationales for the original question-answer pairs and dynamically integrate API calls and Retrieval Augmented Generation (RAG) information through a multi-turn paradigm; 3) Furthermore, we refine the rationales through reflection to ensure logical consistency and accuracy, creating a multi-turn dialogue dataset with both Rationale and Reflection (RR); 4) Finally, to enhance efficiency, we optionally compress multi-turn dialogues into a One-turn Rationale and Reflection (ORR) format. By fine-tuning open-source multimodal models on the MMAT-1M, we observe significant performance gains. For instance, the InternVL2.5-8B-RR model achieves an average improvement of 2.7% across eight public benchmarks and 8.8% on the RAG benchmark Dyn-VQA, demonstrating the dataset's effectiveness in enhancing multimodal reasoning and tool-based capabilities. The dataset is publicly available at https://github.com/VIS-MPU-Agent/MMAT-1M.
• Abstract（参考訳）: エージェントチューニングによって強化されたLarge Language Models(LLM)は、Chain-of-Thought(CoT)とツール利用において顕著な能力を示し、スタンドアロンモデルの性能を大幅に上回っている。 しかし、マルチモーダルドメインには、マルチモーダル大言語モデルの潜在能力を最大限に活用するために、大規模で高品質なエージェントチューニングデータセットがまだ欠けている。 このギャップを埋めるために,CoT,リフレクション,動的ツール使用をサポートするために設計された,最初の100万規模のマルチモーダルエージェントチューニングデータセットであるMMAT-1Mを導入する。 私たちのデータセットは、新しい4段階のデータエンジンによって構築されます。 1)質問応答ペアを含む公開されているマルチモーダルデータセットを最初にキュレートする。 2) GPT-4o を利用して,従来の問合せ対の合理性を生成し,マルチターンパラダイムによるAPI呼び出しと検索拡張生成(RAG)情報を動的に統合する。 さらに、論理的一貫性と精度を確保するために、リフレクション(Rationale and Reflection, RRR)とリフレクション(Rationale and Reflection, RRR)を併用した多ターン対話データセットを作成する。 4) 最後に, 効率を向上させるため, 任意に複数ターン対話をワンターン・リフレクション(ORR)形式に圧縮する。 MMAT-1M上でのオープンソースのマルチモーダルモデルを微調整することにより,大幅な性能向上を観測する。 例えば、InternVL2.5-8B-RRモデルは、8つの公開ベンチマークで平均2.7%、RAGベンチマークのDyn-VQAで8.8%の改善を実現し、マルチモーダル推論とツールベースの機能の向上におけるデータセットの有効性を実証している。 データセットはhttps://github.com/VIS-MPU-Agent/MMAT-1Mで公開されている。

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