EXAMS-V: A Comprehensive Multilingual Exam Benchmark for Vision Language Models

מושגי ליבה

EXAMS-V introduces a challenging multi-discipline exam benchmark for evaluating vision language models, emphasizing diverse languages and complex reasoning.

תקציר

Abstract:

• Introduces EXAMS-V, a new challenging multi-discipline multimodal multilingual exam benchmark.
• Consists of 20,932 multiple-choice questions across 20 school disciplines in 11 languages.
• Uniquely curated by gathering school exam questions from various countries with diverse education systems.

Introduction:

• Large Language Models (LLMs) advancements in understanding natural languages.
• Notable developments like GPT-4V and Gemini represent a new era in image understanding.

Datasets:

• Comparison with existing benchmarks like M3Exam and other school exam datasets.
• EXAMS-V includes subjects like Physics, Biology, History, Chemistry, Geography, etc.

Related Work:

• LLM advancements in generating human-like text and performing NLP tasks.
• Focus on extending monolingual language models to multilingual and multimodal capabilities.

Data Extraction:

• "EXAMS-V is uniquely curated by gathering school exam questions from various countries."
• "The dataset contains 20,932 samples spanning 20 subjects from grade 4-12."

סטטיסטיקה

"EXAMS-Vは、さまざまな国の学校試験問題を収集してユニークにキュレーションされています。"
"データセットには、4年生から12年生までの20科目を網羅する20,932のサンプルが含まれています。"

ציטוטים

תובנות מפתח מזוקקות מ:

EXAMS-V

by Rocktim Jyot... ב- arxiv.org 03-18-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.10378.pdf

שאלות מעמיקות

データセットが異なる言語や地域から収集された質問を含むことで、モデルの性能を比較することが困難になっている可能性がありますか？

はい、異なる言語や地域から収集された質問を含むデータセットを使用する場合、モデルの性能比較におけるいくつかの困難が考えられます。まず第一に、異なる言語間で文化的背景や知識の違いがあるため、特定の言語または地域に特化したモデルは他の言語や地域ではうまく機能しない可能性があります。さらに、各国・地域ごとに教育システムやカリキュラムも異なるため、同じ内容でも表現方法やアプローチが変わり得ます。これらの要因から、多言語およびマルチモーダルなデータセットを用いてモデル間の公平な比較を行う際には注意深く検討する必要があります。

このような多言語およびマルチモーダルなデータセットを使用することの倫理的側面について考慮されましたか

このような多言語およびマルチモーダルなデータセットを使用することの倫理的側面について考慮されましたか？
倫理的観点から見ても重要です。例えば、収集した質問内容や画像情報が差別的であったりプライバシー侵害とみられる情報を含んでいたりしないかどうか確認する必要があります。また、各国・地域ごとに教育制度や試験形式も異なるため、「公正」さや「中立」さも考慮すべきポイントです。研究者はこれら倫理的側面を十分配慮し、透明性と責任感を持って取り組む必要があります。

このデータセットを使用して、現在のVLMの能力向上にどのように貢献できるかについて将来的な展望はありますか

このデータセットを使用して、現在のVLM（Vision Language Models） の能力向上 どう貢献できそうですか？将来展望
EXAMS-V データセットは VLM の評価基準として革新的で挑戦的です。このような多岐にわたる学科領域・多言語対応・マルチモーダリティ を備えた大規模試験問題群は VLM の高度処理能力向上及び OCR（Optical Character Recognition） 能力向上等幅広く影響します。
今後 EXAMS-V を活用し VLM の精度改善作業等進展予測されます。
将来展望では更多数サンプリング追加計画有り.