Evaluating LLMs for Visualization Tasks
作者: Saadiq Rauf Khan, Vinit Chandak, Sougata Mukherjea
分类: cs.SE, cs.AI
发布日期: 2025-04-10
期刊: Proceedings of the 20th International Joint Conference on Computer Vision, Imaging and Computer Graphics Theory and Applications (VISIGRAPP 2025)
💡 一句话要点
评估大型语言模型在可视化任务中的能力与局限性
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型语言模型 信息可视化 代码生成 自然语言处理 可视化理解
📋 核心要点
- 信息可视化是理解复杂数据的关键，但现有方法在自动化可视化生成和理解方面存在挑战。
- 本文探索了利用大型语言模型（LLMs）自动生成可视化代码和理解可视化内容的可行性。
- 实验评估了多个LLMs在代码生成和问题回答方面的表现，揭示了LLMs在可视化任务中的能力和局限性。
📝 摘要（中文）
信息可视化已被广泛应用于从复杂数据中获取洞见。近年来，大型语言模型（LLMs）在许多任务中表现出色。本文展示了不同流行的LLMs基于简单提示生成可视化代码的能力。同时，我们分析了LLMs通过回答简单问题来理解常见可视化的能力。研究表明，LLMs可以生成一些可视化的代码并回答相关问题。然而，LLMs也存在一些局限性。我们相信我们的研究结果可以用于改进LLMs和信息可视化系统。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在评估大型语言模型（LLMs）在信息可视化领域的应用潜力。现有方法依赖人工编写代码或使用特定的可视化工具，效率较低且缺乏灵活性。LLMs有望通过自然语言提示自动生成可视化代码，并理解可视化内容，从而简化可视化流程。然而，LLMs在可视化任务中的能力和局限性尚不明确，需要系统性的评估。
核心思路：本文的核心思路是利用LLMs的自然语言理解和代码生成能力，将其应用于可视化任务。通过设计简单的自然语言提示，引导LLMs生成相应的可视化代码，并测试LLMs对可视化内容的理解能力。通过分析LLMs的生成结果和回答质量，评估其在可视化任务中的表现。
技术框架：本文采用了一种基于提示学习的评估框架。首先，收集了一系列可视化任务，包括代码生成和问题回答。然后，针对每个任务，设计了相应的自然语言提示，输入到不同的LLMs中。LLMs根据提示生成可视化代码或回答问题。最后，对LLMs的生成结果和回答质量进行评估，分析其在不同可视化任务中的表现。
关键创新：本文的关键创新在于系统性地评估了LLMs在可视化任务中的能力和局限性。通过设计不同的提示和任务，揭示了LLMs在代码生成、可视化理解等方面的优势和不足。此外，本文还提出了改进LLMs和信息可视化系统的建议，为未来的研究方向提供了指导。
关键设计：在代码生成任务中，提示包括可视化类型、数据来源和所需的可视化属性。在问题回答任务中，提示包括可视化图像和相关问题。评估指标包括代码的正确性、可视化的质量和回答的准确性。具体使用的LLMs包括（具体模型名称未知，根据实际论文补充）。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
研究结果表明，LLMs在某些可视化任务中表现出一定的能力，可以生成简单的可视化代码并回答相关问题。然而，LLMs在处理复杂的可视化任务时存在局限性，例如无法生成高质量的可视化图表或理解复杂的视觉模式。具体性能数据未知，需要参考论文中的实验结果。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于自动化数据可视化、智能报表生成、辅助数据分析等领域。通过利用LLMs，用户可以通过自然语言描述快速生成所需的可视化图表，无需编写复杂的代码。这可以降低数据可视化的门槛，提高数据分析的效率，并促进数据驱动的决策。
📄 摘要（原文）
Information Visualization has been utilized to gain insights from complex data. In recent times, Large Language Models (LLMs) have performed very well in many tasks. In this paper, we showcase the capabilities of different popular LLMs to generate code for visualization based on simple prompts. We also analyze the power of LLMs to understand some common visualizations by answering simple questions. Our study shows that LLMs could generate code for some visualizations as well as answer questions about them. However, LLMs also have several limitations. We believe that our insights can be used to improve both LLMs and Information Visualization systems.