Explain with Visual Keypoints Like a Real Mentor! A Benchmark for Multimodal Solution Explanation
作者: Jaewoo Park, Jungyang Park, Dongju Jang, Jiwan Chung, Byungwoo Yoo, Jaewoo Shin, Seonjoon Park, Taehyeong Kim, Youngjae Yu
分类: cs.CL
发布日期: 2025-04-04 (更新: 2025-12-17)
备注: 14 pages, 9 figures
💡 一句话要点
提出ME2基准，评估LLM在数学解题中基于视觉关键点的多模态解释能力
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 多模态学习 数学解题 视觉关键点 教育应用 大型语言模型
📋 核心要点
- 现有LLM在数学解题解释中缺乏多模态能力，无法有效利用视觉信息辅助理解。
- 提出多模态解题解释任务，要求模型识别视觉关键点并生成相应的解释。
- 构建ME2基准数据集，包含1000个数学问题，标注视觉关键点和解释文本。
📝 摘要（中文）
随着大型语言模型(LLMs)在数学推理能力上的快速发展，AI系统越来越多地应用于教育领域，以帮助学生理解解题过程。然而，当前LLM生成的解释中，一个关键组成部分仍未被充分探索：多模态解释。在实际教学环境中，人类导师经常使用视觉辅助工具，如图表、标记和高亮，以增强概念清晰度。为了弥补这一差距，我们引入了多模态解题解释任务，旨在评估模型是否能够识别视觉关键点（如辅助线、点、角），并生成包含这些关键要素的解释，这些要素对于理解至关重要。为了评估模型在该任务上的性能，我们提出了ME2，这是一个多模态基准，包含1000个数学问题，并标注了视觉关键点和相应的解释文本，这些文本引用了这些要素。我们的实验结果表明，当前的模型难以识别视觉关键点。在生成基于关键点的解释的任务中，开源模型也面临着显著的困难。这突显了当前LLM在执行数学视觉基础、参与视觉基础推理以及在教育环境中提供解释方面的显著差距。我们期望多模态解题解释任务和ME2数据集将促进LLM在教育领域的进一步研究，并促进它们作为有效的、以解释为导向的AI导师的使用。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLMs）在数学解题解释中缺乏多模态能力的问题。现有方法主要集中在文本解释，忽略了视觉信息在理解数学问题中的重要作用。尤其是在几何问题中，辅助线、关键点等视觉元素对于理解解题思路至关重要。因此，如何让LLM能够识别并利用这些视觉关键点，生成更易于理解的多模态解释，是本文要解决的核心问题。
核心思路：论文的核心思路是让LLM能够像人类导师一样，在解释数学问题时，能够识别并利用视觉关键点。通过将视觉信息与文本解释相结合，提供更全面、更易于理解的解题指导。这种多模态解释能够帮助学生更好地理解解题思路，提高学习效率。
技术框架：论文提出了一个多模态解题解释任务，并构建了相应的基准数据集ME2。该任务要求模型能够接收数学问题（包含图像）作为输入，然后识别图像中的视觉关键点，并生成包含这些关键点的解释文本。ME2数据集包含了1000个数学问题，每个问题都标注了视觉关键点和对应的解释文本。
关键创新：论文的关键创新在于提出了多模态解题解释任务，并构建了相应的基准数据集ME2。这是首次尝试将视觉信息融入到数学解题解释中，旨在弥补现有LLM在多模态能力上的不足。ME2数据集的构建为评估模型在视觉关键点识别和多模态解释生成方面的性能提供了标准。
关键设计：ME2数据集的标注过程需要人工标注视觉关键点（如辅助线、点、角）以及对应的解释文本。这些解释文本需要明确地引用这些视觉关键点，以便模型能够学习到视觉信息与文本解释之间的关联。论文并没有提出特定的模型结构或损失函数，而是将ME2数据集作为基准，鼓励研究者开发更有效的多模态解题解释模型。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文构建了包含1000个数学问题的ME2数据集，并评估了现有LLM在该数据集上的性能。实验结果表明，现有模型在视觉关键点识别和多模态解释生成方面表现不佳，突显了LLM在数学视觉基础和视觉推理方面的不足。这为未来的研究指明了方向。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于智能教育领域，开发更有效的AI数学辅导系统。通过提供包含视觉关键点的多模态解释，可以帮助学生更好地理解解题思路，提高学习效率。此外，该研究还可以促进LLM在视觉推理和多模态理解方面的研究。
📄 摘要（原文）
With the rapid advancement of mathematical reasoning capabilities in Large Language Models (LLMs), AI systems are increasingly being adopted in educational settings to support students' comprehension of problem-solving processes. However, a critical component remains underexplored in current LLM-generated explanations: multimodal explanation. In real-world instructional contexts, human tutors routinely employ visual aids, such as diagrams, markings, and highlights, to enhance conceptual clarity. To bridge this gap, we introduce the multimodal solution explanation task, designed to evaluate whether models can identify visual keypoints, such as auxiliary lines, points, angles, and generate explanations that incorporate these key elements essential for understanding. To evaluate model performance on this task, we propose ME2, a multimodal benchmark consisting of 1,000 math problems annotated with visual keypoints and corresponding explanatory text that references those elements. Our empirical results show that current models struggle to identify visual keypoints. In the task of generating keypoint-based explanations, open-source models also face notable difficulties. This highlights a significant gap in current LLMs' ability to perform mathematical visual grounding, engage in visually grounded reasoning, and provide explanations in educational contexts. We expect that the multimodal solution explanation task and the ME2 dataset will catalyze further research on LLMs in education and promote their use as effective, explanation-oriented AI tutors.