論文の概要: GPT-5 Model Corrected GPT-4V's Chart Reading Errors, Not Prompting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.06782v1
• Date: Wed, 08 Oct 2025 09:09:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-09 16:41:20.377917
• Title: GPT-5 Model Corrected GPT-4V's Chart Reading Errors, Not Prompting
• Title（参考訳）: GPT-5モデルによるGPT-4Vのチャート読解誤差の補正
• Authors: Kaichun Yang, Jian Chen,
• Abstract要約: 本稿では,ゼロショット大言語モデル(LLM)がチャート読解タスクに与える影響を定量的に評価する。 エージェントGPT-5とマルチモーダルGPT-4Vの推測精度を比較するため, LLMに107の可視化質問に対する回答を求めた。 その結果,モデルアーキテクチャが推論精度を支配しているのに対し,プロンプト変種は小さな効果しか得られていないことがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.765281403026053
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present a quantitative evaluation to understand the effect of zero-shot large-language model (LLMs) and prompting uses on chart reading tasks. We asked LLMs to answer 107 visualization questions to compare inference accuracies between the agentic GPT-5 and multimodal GPT-4V, for difficult image instances, where GPT-4V failed to produce correct answers. Our results show that model architecture dominates the inference accuracy: GPT5 largely improved accuracy, while prompt variants yielded only small effects. Pre-registration of this work is available here: https://osf.io/u78td/?view_only=6b075584311f48e991c39335c840ded3; the Google Drive materials are here:https://drive.google.com/file/d/1ll8WWZDf7cCNcfNWrLViWt8GwDNSvVrp/view.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ゼロショット大言語モデル (LLM) の効果を定量的に評価し,チャート読解タスクへの活用を促す。 エージェントGPT-5とマルチモーダルGPT-4Vの推測精度を比較するために、LCMに107の可視化質問に回答するよう頼んだが、GPT-4Vは正しい答えを得られなかった。 GPT5は精度を大幅に改善し,即時変種は小さな効果しか得られなかった。 https://osf.io/u78td/? https://drive.google.com/file/d/1ll8WWZDf7cCNcfNrLViWt8GwDNSvVrp/view。

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