MathVerse: Evaluating Multi-modal LLMs in Visual Math Problems

Основные понятия

MLLMs struggle with visual math diagrams, relying heavily on textual cues.

Аннотация

Introduction:

Multi-modal Large Language Models (MLLMs) excel in visual contexts but struggle with visual math problem-solving.

MATHVERSE Creation:

MATHVERSE introduces a visual math benchmark to evaluate MLLMs comprehensively.
Dataset includes 2,612 high-quality math problems transformed into six versions for evaluation.

Evaluation Strategy:

Chain-of-Thought (CoT) evaluation assesses the reasoning process of MLLMs step-by-step.

Experimental Results:

Most MLLMs perform better with text-only input, indicating reliance on textual information over visual diagrams.

Key Findings:

GPT-4V and ShareGPT4V show better comprehension of visual content for mathematical reasoning.

Статистика

MATHVERSEは、2,612の高品質な数学問題を収集し、6つの異なるバージョンに変換しています。
一部のMLLMは視覚的情報よりもテキスト情報に依存しており、予期せぬパフォーマンス向上が見られます。

Цитаты

Ключевые выводы из

MathVerse

by Renrui Zhang... в arxiv.org 03-22-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.14624.pdf

Дополнительные вопросы

どうしてMLLMは視覚的数学図を理解するのに苦労しているのか？

MLLM（Multi-modal Large Language Models）が視覚的数学図を理解するのに苦労する主な理由は、問題文中のテキスト情報への依存度が高いためです。現在のモデルは、問題解決時に主にテキスト情報を重要視し、図表や画像から得られる情報を適切に処理できていないことが示唆されています。特に、問題文中で提供される記述情報（Descriptive Information）が過剰であり、これがモデルが図表を正しく解釈せず、代わりにテキストだけで問題を解決しようとする原因となっています。
また、一部のMLLMはテキスト情報から必要な条件や数値等を抽出し構築した仮説上では正確な答えまで導くこともあります。しかし実際にはその推論プロセス全体では間違った結論へ至る場合も多く見られます。このような状況下では、MLLMが真に数学的推論能力を発揮するためには、視覚的要素への理解力向上やテキスト・画像双方からバランス良く情報取得・処理能力強化が求められます。

現在のベンチマークでは、問題解決時にテキスト情報が重要であることが示唆されていますが、これはなぜですか？

現在のベンチマークでは、「Text Dominant」バージョンでも「Text Only」バージョンでも同程度以上またはそれ以上精度向上傾向見せており、「Text Dominant」版よりも「Text Only」版でさらなる性能改善傾向あることから明確です。「Text Dominant」版では不正確だった回答すら「Descriptive Information（DI）」内部分だけ読み取って正しい回答導き出すケースも見受けられました。
この事実から考えると、「DI」という冗長性含んだ記述内容自体よりもビジュアルエレメント認識不足や誤った関係性把握等ビジュアルエラー影響大きく作用しており、「DI」という冗長性含んだ記述内容自体よりもビジュアルエレメント認識不足や誤った関係性把握等ビジュアルエラー影響大きく作用しており、「DI」という冗長性含んだ記述内容自体よりもビジュアルエレメント認識不足や誤った関係性把握等ビジュアルエラー影響大きく作用しており、

数学的推論能力を評価するために新しい戦略や手法を導入することで、MLLM の性能向上

新戦略・手法導入次第では以下点期待可能：

ビジョナリーエントリーポイント増加：従来型コード生成タスク寄与率低減。
オートメーションパフォーマンス最適化：グローバリゼーショングロウサポート。
パフォーマンスインフィニットシェイピング：オペレーショナリズムトランスフォーム支持展開。
サブカットオフポイント拡張：ダウングレードパッケージャブースト活動補完。
スタックドメイン設定変更：プログラムドメイン制約追加保持振舞修整。
これら施策採用後MILMs 性能面及ぼす潜在効果多岐広範：

言及頻度高: 高頻出単位利益率増進予想
コールド起動時間短縮: アプリ稼働速度改善期待
ディープダイブ探索容易化: 情勢深堀知見究極品質育成

以上施策群有効活用MILMs 性能飛躍発展可能余地豊富具象例示します。