論文の概要: VisReason: A Large-Scale Dataset for Visual Chain-of-Thought Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.17731v1
• Date: Fri, 21 Nov 2025 19:30:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-25 18:34:24.385689
• Title: VisReason: A Large-Scale Dataset for Visual Chain-of-Thought Reasoning
• Title（参考訳）: VisReason: 視覚的連鎖推論のための大規模データセット
• Authors: Lingxiao Li, Yifan Wang, Xinyan Gao, Chen Tang, Xiangyu Yue, Chenyu You,
• Abstract要約: Chain-of-Thoughtプロンプトは、大きな言語モデルで複雑な推論を引き出すのに極めて効果的であることが証明されている。 既存のビジュアルCoTリソースは、典型的には小さく、ドメイン固有であり、構成的な視覚的推論に必要な人間のような段階的な構造を欠いている。 視覚的連鎖推論を促進するために設計された大規模データセットであるVisReasonを紹介した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.42243283912315
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Chain-of-Thought (CoT) prompting has proven remarkably effective for eliciting complex reasoning in large language models (LLMs). Yet, its potential in multimodal large language models (MLLMs) remains largely untapped, hindered by the absence of large-scale datasets that capture the rich, spatially grounded reasoning intrinsic to visual understanding. Existing visual-CoT resources are typically small, domain-specific, or lack the human-like stepwise structure necessary for compositional visual reasoning. In this paper, we introduce VisReason, a large-scale dataset designed to advance visual Chain-of-Thought reasoning. VisReason comprises 489K annotated examples spanning four diverse domains, each featuring multi-round, human-like rationales that guide MLLMs through interpretable visual reasoning steps. Building upon this, we curate VisReason-Pro, a 165K subset produced with a stronger expert-level GPT annotator, enriched with detailed reasoning traces and 3D spatial grounding via depth-informed annotations. Fine-tuning the state-of-the-art Qwen2.5-VL model on VisReason and VisReason-Pro yields substantial improvements in step-by-step visual reasoning accuracy, interpretability, and cross-benchmark generalization. These results demonstrate that VisReason equips MLLMs with more systematic and generalizable reasoning capabilities. We envision VisReason as a cornerstone for cultivating human-like visual reasoning, paving the way toward the next generation of multimodal intelligence.
• Abstract（参考訳）: CoT(Chain-of-Thought)プロンプトは、大規模言語モデル(LLM)において複雑な推論を引き出すのに極めて効果的であることが証明されている。 しかし、マルチモーダルな大言語モデル(MLLM)におけるそのポテンシャルは、視覚的理解に固有のリッチで空間的に根ざした推論を捉える大規模なデータセットが存在しないために、ほとんど妨げられていないままである。 既存のビジュアルCoTリソースは、典型的には小さく、ドメイン固有であり、構成的な視覚的推論に必要な人間のような段階的な構造を欠いている。 本稿では,視覚的連鎖推論を促進するために設計された大規模データセットであるVisReasonを紹介する。 VisReasonは4つの異なるドメインにまたがる489Kの注釈付き例で構成されている。 これに基づいて、より強力な専門家レベルのGPTアノテータで生成された165KサブセットであるVisReason-Proを、詳細な推論トレースと深度インフォームドアノテーションによる3次元空間接地により強化する。 VisReason と VisReason-Pro の最先端 Qwen2.5-VL モデルを微調整すると、ステップバイステップの視覚的推論精度、解釈可能性、クロスベンチマークの一般化が大幅に向上する。 これらの結果は、VisReasonがMLLMにより体系的で一般化可能な推論能力を持たせることを示した。 VisReasonは、人間の視覚的推論を育成し、次世代のマルチモーダルインテリジェンスへの道を歩むための基盤として考えています。

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