MM-Vet: Evaluating Large Multimodal Models for Integrated Capabilities

MM-Vet: Evaluating Large Multimodal Models for Integrated Capabilities

1. 本研究の学術的背景，研究課題の核心をなす学術的「問い」は？
- 最近の大規模な多次元モデル（LMMs）の発展により、黒板に書かれた数学問題の解決、ニュース画像におけるイベントや有名人の理解、ビジュアルジョークの説明など、多様な能力の実現が注目されています。本研究の学術的「問い」は、このような多様な能力を持つLMMsの制御と評価方法に関するものです。

2. 本研究の目的及び学術的独自性と創造性は？
- 本研究は、MM-Vetと呼ばれる評価ベンチマークを提案し、LMMsの多様な能力を網羅的に評価することを目的としています。MM-Vetは、6つの基本的なビジュアル言語能力と、これらを統合する16の統合機能を定義しています。また、評価メトリックとして、オープンエンド式出力のためのLLMベースの評価器を提案し、異なる問題タイプと回答スタイルに対して単一の採点メトリックを提供することができます。本研究の独自性と創造性は、このような網羅的な評価ベンチマークの提供であり、複雑な問題も評価できるようにする点にあります。

3. 本研究の着想に至った経緯や、関連する国内外の研究動向と本研究の位置づけは？
- 近年、NLPや画像認識の研究分野において、多次元的な能力を持つモデルが注目を浴びています。本研究は、多様な能力を必要とするタスクを問題にすることで、その性能を評価するためのベンチマークを提供することで、このような研究動向に貢献することを目的としています。

4. 本研究で何をどのように、どこまで明らかにした？
- 本研究では、LMMsの多次元的な能力を評価するための評価ベンチマークであるMM-Vetを提案しています。16の能力統合の網羅的な評価方法を提供し、異なる問題タイプと回答スタイルに対して単一の採点メトリックを提供しています。MM-Vetを使い代表的なLMMsを評価し、異なるLMMシステムとモデルの能力に関する洞察を得ることができました。

5. 本研究の有効性はどのように検証した？
- 本研究では、MM-Vetという網羅的な評価ベンチマークを提案し、代表的なLMMsを評価しました。この評価により、LMMsの多様な能力に関する新たな洞察を得ることができ、リアルタイムでの評価にも適用可能であることが示されました。