VisualPuzzles: Decoupling Multimodal Reasoning Evaluation from Domain Knowledge
作者: Yueqi Song, Tianyue Ou, Yibo Kong, Zecheng Li, Graham Neubig, Xiang Yue
分类: cs.CL
发布日期: 2025-04-14 (更新: 2025-04-30)
备注: 56 pages, 43 figures
💡 一句话要点
VisualPuzzles：解耦多模态推理评估与领域知识，专注通用推理能力
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 多模态推理 视觉推理 基准测试 领域知识解耦 通用人工智能
📋 核心要点
- 现有基准测试难以区分模型的多模态推理能力与领域知识，阻碍了对通用推理能力的有效评估。
- VisualPuzzles通过减少对专业知识的依赖，专注于评估模型在算法、类比等方面的视觉推理能力。
- 实验表明，现有模型在VisualPuzzles上表现不佳，且知识密集型基准上的优异表现不能保证推理任务的成功。
📝 摘要（中文）
现有的多模态基准测试通常将推理能力与特定领域的知识混淆，难以在非专家环境中分离和评估通用的推理能力。为了解决这个问题，我们提出了VisualPuzzles，一个旨在评估视觉推理能力，同时刻意减少对专业知识依赖的基准。VisualPuzzles包含涵盖五个类别的多样化问题：算法推理、类比推理、演绎推理、归纳推理和空间推理。问题的主要来源之一是手动翻译的中国公务员考试中的逻辑推理题。实验表明，与MMMU等基准相比，VisualPuzzles需要明显更少的领域特定知识和更复杂的推理，从而能够更好地评估真正的多模态推理能力。评估表明，最先进的多模态大型语言模型在VisualPuzzles上的表现始终落后于人类，并且在知识密集型基准上的出色表现并不一定转化为在以推理为中心、知识轻量级任务上的成功。此外，诸如扩大推理计算规模（使用“思考”模式）之类的推理增强方法在不同模型和任务类型中产生不一致的收益，并且我们观察到模型大小与性能之间没有明显的关联。我们还发现，与更侧重于知识的基准相比，模型在VisualPuzzles上表现出不同的推理和回答模式。VisualPuzzles提供了一个更清晰的视角，可以评估超出事实回忆和领域知识的推理能力。
🔬 方法详解
问题定义：现有的大部分多模态基准测试，例如MMMU，在评估模型推理能力时，往往需要模型具备大量的领域知识。这使得我们难以区分模型究竟是依靠强大的记忆能力来回答问题，还是真正具备了推理能力。因此，需要一个能够解耦领域知识和推理能力的基准测试，从而更准确地评估模型的通用推理能力。
核心思路：VisualPuzzles的核心思路是构建一个对领域知识依赖程度较低，但对推理能力要求较高的多模态数据集。通过选取算法推理、类比推理、演绎推理、归纳推理和空间推理这五个类别的问题，并尽量避免问题中涉及特定领域的专业知识，从而达到解耦推理能力和领域知识的目的。
技术框架：VisualPuzzles数据集的构建主要包含以下几个步骤：1) 问题收集：主要来源于手动翻译的中国公务员考试中的逻辑推理题，以及其他来源的视觉推理题。2) 问题筛选：人工筛选问题，确保问题对领域知识的依赖程度较低，但对推理能力的要求较高。3) 数据集划分：将问题划分为算法推理、类比推理、演绎推理、归纳推理和空间推理五个类别。4) 数据集发布：发布包含图像和对应问题的VisualPuzzles数据集。
关键创新：VisualPuzzles的关键创新在于其对推理能力和领域知识的解耦。通过刻意减少对专业知识的依赖，VisualPuzzles能够更准确地评估模型的通用推理能力。与现有基准测试相比，VisualPuzzles更侧重于考察模型的逻辑推理、空间推理等能力，而不是考察模型对特定领域知识的记忆能力。
关键设计：VisualPuzzles在问题设计上，尽量采用简洁的视觉元素和明确的逻辑关系，避免使用复杂的图像和模糊的描述。在问题类型上，涵盖了算法推理、类比推理、演绎推理、归纳推理和空间推理五个类别，以全面评估模型的推理能力。此外，VisualPuzzles还提供了详细的问题标注，方便研究人员进行分析和评估。
📊 实验亮点
实验结果表明，现有的多模态大型语言模型在VisualPuzzles上的表现与人类水平存在显著差距，即使在知识密集型基准上表现良好的模型，在VisualPuzzles上的表现也并不理想。此外，增加推理计算量（例如使用“思考”模式）对模型性能的提升并不稳定，且模型大小与性能之间没有明显的关联。这些结果表明，VisualPuzzles能够有效地评估模型的通用推理能力，并为多模态推理研究提供新的视角。
🎯 应用场景
VisualPuzzles可用于评估和提升多模态大型语言模型的通用推理能力，尤其是在需要逻辑推理、空间推理等能力的场景下，例如智能机器人、自动驾驶、图像理解等领域。该基准测试能够帮助研究人员更好地理解模型的推理机制，并开发出更具通用性和鲁棒性的多模态智能系统。
📄 摘要（原文）
Current multimodal benchmarks often conflate reasoning with domain-specific knowledge, making it difficult to isolate and evaluate general reasoning abilities in non-expert settings. To address this, we introduce VisualPuzzles, a benchmark that targets visual reasoning while deliberately minimizing reliance on specialized knowledge. VisualPuzzles consists of diverse questions spanning five categories: algorithmic, analogical, deductive, inductive, and spatial reasoning. One major source of our questions is manually translated logical reasoning questions from the Chinese Civil Service Examination. Experiments show that VisualPuzzles requires significantly less intensive domain-specific knowledge and more complex reasoning compared to benchmarks like MMMU, enabling us to better evaluate genuine multimodal reasoning. Evaluations show that state-of-the-art multimodal large language models consistently lag behind human performance on VisualPuzzles, and that strong performance on knowledge-intensive benchmarks does not necessarily translate to success on reasoning-focused, knowledge-light tasks. Additionally, reasoning enhancements such as scaling up inference compute (with "thinking" modes) yield inconsistent gains across models and task types, and we observe no clear correlation between model size and performance. We also found that models exhibit different reasoning and answering patterns on VisualPuzzles compared to benchmarks with heavier emphasis on knowledge. VisualPuzzles offers a clearer lens through which to evaluate reasoning capabilities beyond factual recall and domain knowledge.