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原標(biāo)題：多模態(tài)LLM視覺推理能力堪憂，浙大領(lǐng)銜用GPT-4合成數(shù)據(jù)構(gòu)建多模態(tài)基準(zhǔn)
關(guān)鍵字：模型,數(shù)據(jù),圖像,視覺,代碼
文章來源：新智元
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新智元報道編輯：喬楊
【新智元導(dǎo)讀】LLM的數(shù)學(xué)推理能力缺陷得到了很多研究的關(guān)注，但最近浙大、中科院等機(jī)構(gòu)的學(xué)者們提出，先進(jìn)模型在視覺推理方面同樣不足。為此他們提出了一種多模態(tài)的視覺推理基準(zhǔn)，并設(shè)計了一種新穎的數(shù)據(jù)合成方法。無論是語言模型還是視覺模型，似乎都很難完成更抽象層次上的理解和推理任務(wù)。
語言模型已經(jīng)可以寫詩寫小說了，但是依舊算不對9.11和9.9比大小的問題。
同樣的問題也出現(xiàn)在視覺模型中，它們能完美理解自然景色或人物照片，卻無法處理各種圖表任務(wù)，甚至看表讀時間都是難題。
如果要將AI系統(tǒng)用在更多專業(yè)領(lǐng)域，這些能力缺陷就顯得極為突出。
最近，浙江大學(xué)、中科院軟件研究所、上海科技大學(xué)等機(jī)構(gòu)就聯(lián)合提出了一種新的多模態(tài)基準(zhǔn)，專門衡量模型對抽象圖像的理解能力和視覺推理能力。
論文地址：https://arxiv.org/pdf/2407.07053
數(shù)據(jù)集共包含11,193個帶有相關(guān)問題的抽象圖像，涵蓋了儀表板、路線圖、圖表、表格、流程圖、關(guān)系圖、視覺謎題和2D平面圖等8大類別，此外還有額外的62,476條數(shù)據(jù)用于微調(diào)模型。
經(jīng)過測試，人類在該基準(zhǔn)上可以達(dá)到至少82.1%的準(zhǔn)確率，

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