MMR: Evaluating Reading Ability of Large Multimodal Models

📄 arXiv: 2408.14594v1 📥 PDF

作者: Jian Chen, Ruiyi Zhang, Yufan Zhou, Ryan Rossi, Jiuxiang Gu, Changyou Chen

分类: cs.CV

发布日期: 2024-08-26

💡 一句话要点

提出多模态阅读基准MMR，用于评估大型多模态模型在文本丰富图像中的阅读理解能力。

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

关键词: 多模态阅读 文本丰富图像 大型多模态模型 基准测试 阅读理解

📋 核心要点

  1. 现有文本丰富图像基准测试过于简单，无法有效评估大型多模态模型复杂的推理和空间理解能力。
  2. 提出多模态阅读（MMR）基准，包含11个任务，旨在更全面地评估LMMs在文本丰富图像上的阅读能力。
  3. 通过对现有LMMs的评估，MMR基准揭示了这些模型在文本丰富图像理解方面的局限性，验证了基准的有效性。

📝 摘要（中文）

大型多模态模型（LMMs）在理解包括文本丰富图像在内的各种图像类型方面表现出了令人印象深刻的能力。然而，目前大多数文本丰富图像基准测试都是简单的基于提取的问答，许多LMMs现在很容易获得高分。这意味着当前的基准测试无法准确反映不同模型的性能，因此一个自然的想法是构建一个新的基准测试来评估它们复杂的推理和空间理解能力。在这项工作中，我们提出了多模态阅读（MMR）基准，包含11个不同的任务，用于评估LMMs对文本丰富图像的理解能力。MMR是第一个在语言模型的帮助下，基于人工标注构建的文本丰富图像基准。通过评估包括GPT-4o在内的几个最先进的LMMs，揭示了现有LMMs的有限能力，突出了我们基准的价值。

🔬 方法详解

问题定义：现有文本丰富图像基准主要依赖于简单的提取式问答，无法充分评估大型多模态模型（LMMs）的复杂推理和空间理解能力。这些基准的简单性导致LMMs容易获得高分，掩盖了它们在处理更复杂文本丰富图像时的不足。因此，需要一个更具挑战性的基准来准确评估LMMs的阅读能力。

核心思路：MMR基准的核心思路是构建一个包含多样化任务和复杂场景的文本丰富图像数据集，并结合人工标注和语言模型辅助，确保数据的质量和难度。通过评估LMMs在这些任务上的表现，可以更全面地了解它们在阅读、推理和空间理解方面的能力。

技术框架：MMR基准的构建流程主要包括以下几个阶段：1) 任务定义：选择11个不同的任务，涵盖文本阅读、推理和空间理解等方面。2) 数据收集：收集包含文本的图像数据，涵盖各种场景和格式。3) 数据标注：利用人工标注和语言模型辅助，对图像中的文本进行标注，并生成相应的问答对。4) 基准评估：使用MMR基准评估现有LMMs的性能，并分析其优缺点。

关键创新：MMR基准的关键创新在于其构建方法和任务的多样性。首先，MMR是第一个基于人工标注和语言模型辅助构建的文本丰富图像基准，保证了数据的质量和难度。其次，MMR包含11个不同的任务，涵盖了文本阅读、推理和空间理解等多个方面，可以更全面地评估LMMs的阅读能力。

关键设计：MMR基准的关键设计包括：1) 任务选择：选择具有挑战性和代表性的任务，例如场景文本识别、数学公式识别、图表理解等。2) 数据标注：采用高质量的人工标注，并利用语言模型进行辅助，提高标注效率和准确性。3) 评估指标：采用多种评估指标，例如准确率、F1值等，全面评估LMMs的性能。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

MMR基准评估了包括GPT-4o在内的多个最先进的LMMs，结果表明，现有LMMs在MMR基准上的表现仍有很大的提升空间。这表明MMR基准能够有效区分不同LMMs的性能，并为未来的研究提供有价值的参考。具体性能数据未知，但论文强调了现有模型的局限性。

🎯 应用场景

MMR基准的潜在应用领域包括：文档理解、信息抽取、智能客服、自动驾驶等。通过提高LMMs在文本丰富图像上的阅读理解能力，可以提升这些应用场景的智能化水平。例如，在自动驾驶中，LMMs可以识别交通标志和路标，从而提高驾驶安全性。未来，MMR基准可以促进LMMs在更广泛领域的应用。

📄 摘要（原文）

Large multimodal models (LMMs) have demonstrated impressive capabilities in understanding various types of image, including text-rich images. Most existing text-rich image benchmarks are simple extraction-based question answering, and many LMMs now easily achieve high scores. This means that current benchmarks fail to accurately reflect performance of different models, and a natural idea is to build a new benchmark to evaluate their complex reasoning and spatial understanding abilities. In this work, we propose the Multi-Modal Reading (MMR) benchmark in 11 diverse tasks to evaluate LMMs for text-rich image understanding. MMR is the first text-rich image benchmark built on human annotations with the help of language models. By evaluating several state-of-the-art LMMs, including GPT-4o, it reveals the limited capabilities of existing LMMs underscoring the value of our benchmark.