Ein umfassender chinesischer Benchmark zur Bewertung des Verständnisses von großen multimodalen Modellen

Core Concepts

CMMMU ist ein neuer umfassender Benchmark, der entwickelt wurde, um die Leistung großer multimodaler Modelle bei Aufgaben zu bewerten, die Expertenwissen und gezieltes Denken in einem chinesischen Kontext erfordern.

Abstract

Der CMMMU-Benchmark umfasst 12.000 manuell gesammelte multimodale Fragen aus Hochschulprüfungen, Quizzen und Lehrbüchern, die sechs Kerndisziplinen abdecken: Kunst & Design, Wirtschaft, Naturwissenschaften, Gesundheit & Medizin, Geisteswissenschaften & Sozialwissenschaften sowie Technik & Ingenieurwesen. Die Fragen erstrecken sich über 30 Themen und umfassen 39 sehr heterogene Bildtypen wie Diagramme, Tabellen, Karten, Partituren und chemische Strukturen. Der CMMMU-Benchmark zielt darauf ab, die komplexe Wahrnehmung und das Denkvermögen großer multimodaler Modelle in einem chinesischen Kontext zu bewerten. Die Ergebnisse zeigen, dass selbst das leistungsfähigste geschlossene Modell, GPT-4V, nur eine Genauigkeit von 42% erreicht, was auf einen großen Verbesserungsbedarf hindeutet. Der Benchmark soll die Entwicklung der nächsten Generation großer multimodaler Modelle für die Experten-KI fördern und deren Demokratisierung durch die Bereitstellung verschiedener Sprachkontexte unterstützen.

Stats

Selbst das leistungsfähigste geschlossene Modell, GPT-4V, erreicht nur eine Genauigkeit von 42% auf dem CMMMU-Benchmark. Der Leistungsunterschied zwischen den besten Open-Source-Modellen und GPT-4V ist in einem chinesischen Kontext deutlich geringer als in einem englischen Kontext. Yi-VL-34B verringert den Abstand zwischen Open-Source-Modellen und GPT-4V auf dem CMMMU-Benchmark auf 7%.

Quotes

"CMMMU ist einer der umfassendsten Benchmarks zur Bewertung der komplexen Denk- und Wahrnehmungsfähigkeiten großer multimodaler Modelle." "Selbst das leistungsfähigste geschlossene Modell, GPT-4V, erreicht nur eine Genauigkeit von 42% auf dem CMMMU-Benchmark, was auf einen großen Verbesserungsbedarf hindeutet." "Der Benchmark soll die Entwicklung der nächsten Generation großer multimodaler Modelle für die Experten-KI fördern und deren Demokratisierung durch die Bereitstellung verschiedener Sprachkontexte unterstützen."

Key Insights Distilled From

CMMMU

by Ge Zhang,Xin... at arxiv.org 03-19-2024

https://arxiv.org/pdf/2401.11944.pdf

Deeper Inquiries

Wie können die Leistungsunterschiede zwischen Open-Source-Modellen und geschlossenen Modellen in anderen Sprachen als Englisch weiter verringert werden?

Um die Leistungsunterschiede zwischen Open-Source-Modellen und geschlossenen Modellen in anderen Sprachen als Englisch weiter zu verringern, können mehrere Ansätze verfolgt werden: Verbesserung der Datengrundlage: Eine umfassende und vielfältige Datengrundlage in anderen Sprachen schaffen, um sicherzustellen, dass die Modelle mit einer breiten Palette von Informationen trainiert werden. Dies kann dazu beitragen, die Modellleistung in verschiedenen Domänen und Sprachen zu verbessern. Feinabstimmung und Anpassung: Open-Source-Modelle können durch Feinabstimmung und Anpassung an spezifische Sprachen und Domänen verbessert werden. Durch die Anpassung an die spezifischen Anforderungen und Nuancen einer Sprache können die Modelle besser auf diese Sprache zugeschnitten werden. Integration von Expertenwissen: Die Integration von Expertenwissen in die Trainingsdaten und Modelle kann dazu beitragen, die Leistung in spezialisierten Bereichen zu verbessern. Durch die Berücksichtigung von Fachwissen können die Modelle komplexere Aufgaben in verschiedenen Disziplinen besser bewältigen. Kollaboration und Wissensaustausch: Eine verstärkte Zusammenarbeit zwischen der Open-Source-Community und geschlossenen Modellen kann den Wissensaustausch fördern und dazu beitragen, bewährte Verfahren und Techniken zu teilen. Dies kann dazu beitragen, die Leistungsunterschiede zu verringern und die Entwicklung leistungsfähigerer Modelle voranzutreiben.

Welche Arten von Aufgaben und Fähigkeiten müssen große multimodale Modelle noch entwickeln, um das Niveau menschlicher Experten in verschiedenen Disziplinen zu erreichen?

Um das Niveau menschlicher Experten in verschiedenen Disziplinen zu erreichen, müssen große multimodale Modelle noch folgende Aufgaben und Fähigkeiten entwickeln: Komplexe Wissensverarbeitung: Die Fähigkeit, komplexe Informationen aus verschiedenen Modalitäten zu verarbeiten und zu verstehen, ist entscheidend. Modelle müssen in der Lage sein, Fachwissen aus Bildern, Texten und anderen Datenquellen zu extrahieren und zu kombinieren. Logisches Denken und Schlussfolgerungen: Die Fähigkeit, logische Schlussfolgerungen zu ziehen und komplexe Probleme zu lösen, ist ein wichtiger Aspekt menschlicher Expertise. Modelle müssen in der Lage sein, logische Argumentationen aufzubauen und komplexe Probleme systematisch anzugehen. Domänenspezifisches Wissen: Um auf Expertenniveau zu agieren, müssen Modelle über tiefgreifendes domänenspezifisches Wissen in verschiedenen Disziplinen verfügen. Dies umfasst spezialisiertes Fachwissen, das für die Lösung komplexer Aufgaben in Bereichen wie Wissenschaft, Technik, Medizin und Wirtschaft erforderlich ist. Kontextuelles Verständnis: Modelle müssen in der Lage sein, den Kontext von Informationen zu verstehen und relevante Zusammenhänge herzustellen. Dies beinhaltet die Fähigkeit, Informationen aus verschiedenen Quellen zu integrieren und in einem umfassenden Kontext zu interpretieren.

Wie können die Erkenntnisse aus der Entwicklung und Bewertung des CMMMU-Benchmarks genutzt werden, um die Demokratisierung leistungsfähiger multimodaler KI-Systeme in anderen Sprachen als Englisch voranzubringen?

Die Erkenntnisse aus der Entwicklung und Bewertung des CMMMU-Benchmarks können genutzt werden, um die Demokratisierung leistungsfähiger multimodaler KI-Systeme in anderen Sprachen als Englisch voranzubringen, indem: Schaffung von Ressourcen: Durch die Bereitstellung von Benchmarks und Datensätzen in anderen Sprachen können Entwickler und Forscher in verschiedenen Regionen Zugang zu hochwertigen Ressourcen erhalten, um ihre Modelle zu trainieren und zu verbessern. Förderung von Forschung und Entwicklung: Die Erkenntnisse aus dem Benchmark können dazu beitragen, Forschungsbemühungen in anderen Sprachen anzuleiten und zu unterstützen. Dies kann die Entwicklung leistungsfähigerer Modelle in verschiedenen Sprachen vorantreiben. Schulung und Bildung: Die Nutzung des Benchmarks in Bildungs- und Schulungsumgebungen kann dazu beitragen, das Verständnis für multimodale KI-Systeme in anderen Sprachen zu fördern. Dies kann dazu beitragen, Fachkräfte in verschiedenen Regionen auf dem Gebiet der KI zu schulen und zu qualifizieren. Internationale Zusammenarbeit: Die Erkenntnisse aus dem Benchmark können dazu beitragen, die internationale Zusammenarbeit in der KI-Forschung und -Entwicklung zu stärken. Durch den Austausch von Wissen und Best Practices können leistungsfähige multimodale KI-Systeme in verschiedenen Sprachen gemeinsam vorangetrieben werden.