First Multi-Dimensional Evaluation of Flowchart Comprehension for Multimodal Large Language Models

📄 arXiv: 2406.10057v3 📥 PDF

作者: Enming Zhang, Ruobing Yao, Huanyong Liu, Junhui Yu, Jiale Wang

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2024-06-14 (更新: 2024-11-05)

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出FlowCE，用于多模态大语言模型在流程图理解上的多维度评估

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

关键词: 多模态大语言模型 流程图理解 评估框架 多维度评估 推理 定位识别 信息提取

📋 核心要点

  1. 现有方法缺乏对多模态大语言模型在流程图理解任务上的全面评估，无法有效衡量其在推理、定位等方面的能力。
  2. FlowCE通过构建包含推理、定位识别、信息提取、逻辑验证和总结等多维度的评估体系，全面评估MLLM的流程图理解能力。
  3. 实验结果表明，即使是GPT4o和Phi-3-Vision等先进模型在FlowCE上的表现仍有提升空间，为未来研究提供了基准。

📝 摘要（中文）

随着多模态大语言模型（MLLM）技术的发展，其通用能力日益强大。为了评估MLLM的各种能力，涌现了大量的评估系统。但目前仍然缺乏一种全面的方法来评估MLLM在与流程图相关的任务中的能力，而流程图在日常生活和工作中非常重要。我们提出了第一个全面的方法FlowCE，用于评估MLLM在流程图相关任务中的各个维度。它包括评估MLLM在流程图上的推理、定位识别、信息提取、逻辑验证和总结能力。然而，我们发现即使是GPT4o模型也只取得了56.63的分数。在开源模型中，Phi-3-Vision获得了最高的49.97分。我们希望FlowCE能够为未来基于流程图的MLLM任务的研究做出贡献。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决多模态大语言模型（MLLM）在流程图理解任务中缺乏全面评估的问题。现有评估方法无法充分衡量 MLLM 在流程图相关的推理、定位识别、信息提取、逻辑验证和总结等方面的能力，阻碍了该领域的发展。流程图在实际生活和工作中应用广泛，因此需要一个更完善的评估体系。

核心思路：论文的核心思路是构建一个多维度的评估框架，即 FlowCE，该框架能够从多个角度评估 MLLM 对流程图的理解能力。通过设计不同的任务和评估指标，FlowCE 能够更全面地反映 MLLM 在流程图处理方面的优势和不足，为未来的模型改进提供指导。

技术框架：FlowCE 评估框架包含五个主要模块：推理（Reasoning）、定位识别（Localization Recognition）、信息提取（Information Extraction）、逻辑验证（Logical Verification）和总结（Summarization）。每个模块都设计了相应的任务和评估指标，以测试 MLLM 在特定方面的能力。例如，推理模块可能涉及根据流程图预测下一步骤，定位识别模块可能涉及识别流程图中的特定元素。

关键创新：FlowCE 的关键创新在于其多维度的评估方法。与以往侧重于单一方面的评估方法不同，FlowCE 能够全面评估 MLLM 在流程图理解中的各项能力。这种全面的评估方法能够更准确地反映 MLLM 的实际性能，并为未来的研究提供更可靠的基准。

关键设计：FlowCE 的关键设计在于各个评估模块的任务设计和评估指标的选择。每个模块的任务都经过精心设计，以测试 MLLM 在特定方面的能力。评估指标的选择也充分考虑了任务的特点，力求能够准确反映 MLLM 的性能。具体的参数设置、损失函数和网络结构等技术细节取决于被评估的 MLLM 模型。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，即使是GPT4o模型在FlowCE上的得分也仅为56.63，开源模型Phi-3-Vision的最高得分为49.97。这些结果表明，现有MLLM在流程图理解方面仍有很大的提升空间，FlowCE可以作为未来研究的基准。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于自动化流程设计、智能文档处理、教育辅助等领域。通过提升MLLM对流程图的理解能力，可以实现更智能的流程自动化，提高工作效率。此外，该评估框架可用于指导MLLM的训练和优化，促进相关技术的发展。

📄 摘要（原文）

With the development of Multimodal Large Language Models (MLLMs) technology, its general capabilities are increasingly powerful. To evaluate the various abilities of MLLMs, numerous evaluation systems have emerged. But now there is still a lack of a comprehensive method to evaluate MLLMs in the tasks related to flowcharts, which are very important in daily life and work. We propose the first comprehensive method, FlowCE, to assess MLLMs across various dimensions for tasks related to flowcharts. It encompasses evaluating MLLMs' abilities in Reasoning, Localization Recognition, Information Extraction, Logical Verification, and Summarization on flowcharts. However, we find that even the GPT4o model achieves only a score of 56.63. Among open-source models, Phi-3-Vision obtained the highest score of 49.97. We hope that FlowCE can contribute to future research on MLLMs for tasks based on flowcharts. \url{https://github.com/360AILABNLP/FlowCE}