M3SciQA: A Multi-Modal Multi-Document Scientific QA Benchmark for Evaluating Foundation Models

📄 arXiv: 2411.04075v1 📥 PDF

作者: Chuhan Li, Ziyao Shangguan, Yilun Zhao, Deyuan Li, Yixin Liu, Arman Cohan

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-11-06

💡 一句话要点

提出M3SciQA多模态多文档科学问答基准，用于评估基础模型在复杂科研场景下的能力。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多模态学习 多文档推理 科学问答 基准数据集 自然语言处理 基础模型评估 信息检索

📋 核心要点

  1. 现有基准主要评估单文档文本任务，忽略了科研中多模态数据和多文档推理的复杂性。
  2. M3SciQA基准通过构建多模态多文档的科学问答任务，模拟真实的科研工作流程。
  3. 实验表明，现有基础模型在M3SciQA上表现远低于人类专家，凸显了提升空间。

📝 摘要（中文）

现有的基础模型评估基准主要集中在单文档、纯文本任务上，未能充分捕捉科研工作流的复杂性，后者通常涉及非文本数据的解读和跨多文档的信息整合。为了弥补这一差距，我们提出了M3SciQA，一个多模态、多文档的科学问答基准，旨在更全面地评估基础模型。M3SciQA包含1452个由专家标注的问题，涵盖70个自然语言处理论文簇，每个簇代表一篇主要论文及其所有引用的文档，模拟了理解单篇论文所需的多模态和多文档数据的工作流程。我们使用M3SciQA对18个基础模型进行了全面评估。结果表明，当前的基础模型在多模态信息检索和跨多个科学文档的推理方面，与人类专家相比仍有显著差距。此外，我们还探讨了这些发现对于未来在多模态科学文献分析中应用基础模型的意义。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决现有基础模型评估基准无法充分评估其在复杂科研场景下能力的问题。现有基准主要集中于单文档和纯文本数据，忽略了科研工作流中常见的非文本数据（如图表）的理解以及跨多篇文献的信息整合。这导致模型在模拟真实科研任务时表现不佳。

核心思路：论文的核心思路是构建一个更贴近真实科研场景的评估基准。该基准包含多模态数据（文本和图表）以及多篇相关文档，要求模型能够理解和整合来自不同来源的信息，从而回答复杂的问题。通过这种方式，可以更全面地评估模型在科研任务中的能力。

技术框架：M3SciQA基准的构建流程主要包括以下几个阶段：1) 选择自然语言处理领域的论文作为主要研究对象。2) 收集每篇论文及其引用的所有文档，形成一个论文簇。3) 由专家针对每个论文簇设计多模态、多文档的问答题。4) 对问题进行标注，确保答案的准确性和完整性。整个框架旨在模拟科研人员阅读和理解一篇论文及其相关文献的过程。

关键创新：M3SciQA的关键创新在于其多模态和多文档的特性。与以往的单文档、纯文本基准相比，M3SciQA更贴近真实的科研场景，能够更全面地评估模型在复杂信息环境下的推理能力。此外，该基准还包含了专家标注的高质量问题和答案，为模型的评估提供了可靠的依据。

关键设计：M3SciQA的关键设计包括：1) 论文簇的构建，确保每个问题都能够从多篇文档中找到答案。2) 多模态数据的引入，要求模型能够理解和整合文本和图表信息。3) 专家标注的问题设计，确保问题能够考察模型的推理能力和对科学文献的理解程度。具体参数设置和损失函数等技术细节未在摘要中提及，属于未知信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，现有基础模型在M3SciQA基准上的表现与人类专家相比仍有显著差距，表明模型在多模态信息检索和跨多个科学文档的推理方面仍有很大的提升空间。具体的性能数据和对比基线未在摘要中给出，属于未知信息。

🎯 应用场景

M3SciQA基准的潜在应用领域包括：智能科研助手、文献综述自动生成、科学知识图谱构建等。通过提升模型在多模态多文档环境下的理解和推理能力，可以帮助科研人员更高效地进行文献阅读和知识发现，加速科学研究的进程。未来，该基准可以扩展到其他科学领域，进一步推动人工智能在科学研究中的应用。

📄 摘要（原文）

Existing benchmarks for evaluating foundation models mainly focus on single-document, text-only tasks. However, they often fail to fully capture the complexity of research workflows, which typically involve interpreting non-textual data and gathering information across multiple documents. To address this gap, we introduce M3SciQA, a multi-modal, multi-document scientific question answering benchmark designed for a more comprehensive evaluation of foundation models. M3SciQA consists of 1,452 expert-annotated questions spanning 70 natural language processing paper clusters, where each cluster represents a primary paper along with all its cited documents, mirroring the workflow of comprehending a single paper by requiring multi-modal and multi-document data. With M3SciQA, we conduct a comprehensive evaluation of 18 foundation models. Our results indicate that current foundation models still significantly underperform compared to human experts in multi-modal information retrieval and in reasoning across multiple scientific documents. Additionally, we explore the implications of these findings for the future advancement of applying foundation models in multi-modal scientific literature analysis.