論文の概要: TIM-PRM: Verifying multimodal reasoning with Tool-Integrated PRM
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.22998v1
- Date: Fri, 28 Nov 2025 09:01:38 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-12-01 19:47:55.834753
- Title: TIM-PRM: Verifying multimodal reasoning with Tool-Integrated PRM
- Title（参考訳）: TIM-PRM:ツール付きPRMによるマルチモーダル推論の検証
- Authors: Peng Kuang, Xiangxiang Wang, Wentao Liu, Jian Dong, Kaidi Xu, Haohan Wang,
- Abstract要約: MLLM(Multimodal Large Language Models)は、数学的推論において優れた性能を発揮する。
視覚幻覚や論理的不整合に弱いままであり、標準的な結果に基づく監督が軽減に失敗する。
TIM-PRMは,受動的分類タスクから能動的ツール強化調査へ検証を変換する新しいエージェントフレームワークである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.91545449507256
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Multimodal Large Language Models (MLLMs) have achieved impressive performances in mathematical reasoning, yet they remain vulnerable to visual hallucinations and logical inconsistencies that standard outcome-based supervision fails to mitigate. While Process Reward Models (PRMs) promise step-by-step verification, current approaches typically operate as scalar scorers or generative critics that suffer from sycophancy, blindly validating the flawed hypotheses rather than grounding them in visual reality. To bridge this gap, we introduce TIM-PRM (Tool-Integrated Multimodal PRM), a novel agentic framework that transforms verification from a passive classification task into an active, tool-augmented investigation. TIM-PRM is trained to explicitly plan verification strategies and utilizes a mechanism of Independent Question Asking to query evidence via external tools, effectively decoupling verification from the reasoning context to eliminate confirmation bias. We instantiate this method by curating a high-quality dataset of tool-integrated verification trajectories. Extensive experiments on VisualProcessBench demonstrate that our 8B parameter model surpasses existing open-source multimodal PRMs, significantly outperforming much larger models like Qwen2.5-72B and InternVL-78B, while offering interpretable insights into the verification process.
- Abstract（参考訳）: MLLM(Multimodal Large Language Models)は、数学的推論において顕著なパフォーマンスを達成したが、標準的な結果に基づく監督が軽減できない視覚幻覚や論理的不整合に弱いままである。
プロセス・リワード・モデル(PRM)はステップ・バイ・ステップの検証を約束するが、現在のアプローチは典型的には、サイコフィナンシーに苦しむスカラー・スコアラーや生成的批評家として機能し、視覚的現実に根ざすのではなく、欠陥のある仮説を盲目的に検証する。
このギャップを埋めるために、受動的分類タスクからアクティブなツール強化調査に検証を変換する新しいエージェントフレームワークであるTIM-PRM(Tool-Integrated Multimodal PRM)を導入する。
TIM-PRMは、検証戦略を明示的に計画するように訓練され、独立質問応答のメカニズムを利用して、外部ツールを介して証拠を照会し、検証を推論コンテキストから効果的に切り離して、確認バイアスを排除している。
我々は,ツール統合検証トラジェクトリの高品質なデータセットをキュレートすることで,この手法をインスタンス化する。
VisualProcessBenchに関する大規模な実験では、我々の8Bパラメータモデルは既存のオープンソースのマルチモーダルPRMよりも優れており、検証プロセスに対する解釈可能な洞察を提供しながら、Qwen2.5-72BやInternVL-78Bのようなはるかに大きなモデルよりもはるかに優れています。
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