論文の概要: MMAO-Bench: MultiModal All in One Benchmark Reveals Compositional Law between Uni-modal and Omni-modal in OmniModels
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.18915v1
- Date: Tue, 21 Oct 2025 06:14:40 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-10-25 03:08:14.236678
- Title: MMAO-Bench: MultiModal All in One Benchmark Reveals Compositional Law between Uni-modal and Omni-modal in OmniModels
- Title（参考訳）: MMAO-Bench:OmniModelsにおけるUni-modalとOmni-modalの組成則をベンチマークで検証
- Authors: Chen Chen, ZeYang Hu, Fengjiao Chen, Liya Ma, Jiaxing Liu, Xiaoyu Li, Xuezhi Cao,
- Abstract要約: 我々は、MMAO-Bench(MultiModal All in One Benchmark)という、新しい、高品質で多様性の高いOmniモデルベンチマークを提案する。
このベンチマークは、1880年の人間のキュレートされたサンプル、44のタスクタイプ、そして革新的な多段階のオープンエンド質問タイプで構成されている。
実験結果から, クロスモーダルとユニモーダルの合成法則とオムニモーダル能力は, 弱いモデルに対するボトルネック効果として現れることがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.233067923710635
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Multimodal Large Languages models have been progressing from uni-modal understanding toward unifying visual, audio and language modalities, collectively termed omni models. However, the correlation between uni-modal and omni-modal remains unclear, which requires comprehensive evaluation to drive omni model's intelligence evolution. In this work, we propose a novel, high quality and diversity omni model benchmark, MultiModal All in One Benchmark (MMAO-Bench), which effectively assesses both uni-modal and omni-modal understanding capabilities. The benchmark consists of 1880 human curated samples, across 44 task types, and a innovative multi-step open-ended question type that better assess complex reasoning tasks. Experimental result shows the compositional law between cross-modal and uni-modal performance and the omni-modal capability manifests as a bottleneck effect on weak models, while exhibiting synergistic promotion on strong models.
- Abstract（参考訳）: マルチモーダル大言語モデルは、一様理解から視覚、音声、言語モダリティの統一へと発展し、総称してオムニモデルと呼ばれている。
しかし、ユニモーダルとオムニモーダルの相関は不明確であり、オムニモデルのインテリジェンス進化を促進するには包括的評価が必要である。
本研究では,一様・一様の理解能力を効果的に評価する,新しい,高品質・多様性のオムニモデルベンチマークであるMultiModal All in One Benchmark (MMAO-Bench)を提案する。
このベンチマークは、1880人のキュレートされたサンプル、44のタスクタイプ、そして複雑な推論タスクをよりよく評価する革新的な多段階のオープンエンド質問タイプで構成されている。
実験結果から,クロスモーダル・ユニモーダル性能とオムニモーダル能力の組成則は,弱いモデルにボトルネック効果を示す一方で,強いモデルに相乗的促進を示すことが明らかとなった。
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