EEE-Bench: A Comprehensive Multimodal Electrical And Electronics Engineering Benchmark
作者: Ming Li, Jike Zhong, Tianle Chen, Yuxiang Lai, Konstantinos Psounis
分类: cs.CV
发布日期: 2024-11-03 (更新: 2025-02-27)
备注: Accepted to CVPR 2025
💡 一句话要点
提出EEE-Bench，用于评估LMMs在电气电子工程问题上的能力，揭示其在复杂视觉信息处理上的局限性。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 多模态学习 大型语言模型 电气工程 基准测试 视觉推理 工程应用 模型评估
📋 核心要点
- 现有大型语言模型和多模态模型在科学和数学领域展现潜力，但在工程等更具挑战性的现实场景中的能力缺乏系统研究。
- 提出EEE-Bench，一个多模态基准测试，专注于评估LMMs在解决电气和电子工程实际问题中的能力，包含多种视觉复杂和非确定性解的问题。
- 实验结果表明，现有LMMs在EEE领域表现出显著不足，平均性能在19.48%到46.78%之间，并揭示了LMMs在处理视觉信息时存在“惰性”问题。
📝 摘要（中文）
本文提出了EEE-Bench，一个多模态基准，旨在评估大型多模态模型(LMMs)在解决实际工程任务中的能力，以电气和电子工程(EEE)作为测试平台。该基准包含2860个精心策划的问题，涵盖模拟电路、控制系统等10个关键子领域。与其它领域的基准相比，工程问题在视觉上更复杂和多样，且解决方案更不确定。成功解决这些问题通常需要更严格地整合视觉和文本信息，因为模型需要理解抽象电路和系统图等复杂的图像，同时理解专业的指令，这使得它们成为LMM评估的理想选择。伴随EEE-Bench，我们提供了对17个广泛使用的开源和闭源LLM和LMM的广泛定量评估和细粒度分析。结果表明，当前的基础模型在EEE方面存在显著缺陷，平均性能范围为19.48%到46.78%。最后，我们揭示并探讨了LMM中的一个关键缺陷，我们称之为惰性：在技术图像推理时，倾向于依赖文本而忽略视觉上下文，采取捷径。总而言之，我们相信EEE-Bench不仅揭示了LMM的一些值得注意的局限性，而且为推进LMM在实际工程任务中的应用研究提供了宝贵的资源，从而推动了它们处理复杂、真实场景的能力的未来改进。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在评估大型多模态模型（LMMs）在解决实际电气和电子工程（EEE）问题中的能力。现有方法缺乏针对工程领域，特别是EEE领域的系统性评估基准，无法有效衡量LMMs在处理复杂视觉信息和专业知识方面的能力。现有方法在处理工程问题时，往往无法充分整合视觉和文本信息，导致性能不佳。
核心思路：论文的核心思路是构建一个专门针对EEE领域的多模态基准测试集EEE-Bench，该基准包含大量具有视觉复杂性和非确定性解的工程问题，要求LMMs能够有效整合视觉和文本信息进行推理。通过对现有LMMs在EEE-Bench上的评估，揭示其在工程领域的局限性，并为未来的研究提供指导。
技术框架：EEE-Bench包含2860个问题，涵盖10个EEE子领域，如模拟电路、控制系统等。评估流程包括：1) 将问题输入LMMs；2) LMMs生成答案；3) 使用预定义的评估指标对答案进行评分。论文还对17个流行的开源和闭源LLM和LMM进行了评估，并进行了细粒度的分析。
关键创新：该论文的关键创新在于构建了一个专门针对电气和电子工程领域的多模态基准测试集EEE-Bench。与现有基准相比，EEE-Bench中的问题在视觉上更复杂，解决方案更不确定，更贴近实际工程场景。此外，论文还揭示了LMMs在处理技术图像问题时存在的“惰性”问题，即倾向于依赖文本信息而忽略视觉信息。
关键设计：EEE-Bench中的问题涵盖了10个EEE子领域，每个问题都包含文本描述和视觉信息（如电路图、系统图）。问题的设计考虑了视觉复杂性和解决方案的不确定性，旨在全面评估LMMs在工程领域的推理能力。评估指标包括准确率、召回率等，用于衡量LMMs生成答案的质量。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，现有LMMs在EEE-Bench上的平均性能范围为19.48%到46.78%，表明其在工程领域存在显著不足。论文还揭示了LMMs在处理技术图像问题时存在的“惰性”问题，即倾向于依赖文本信息而忽略视觉信息。这些发现为未来的研究提供了重要的指导。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于评估和改进LMMs在工程领域的应用能力，例如辅助工程师进行电路设计、故障诊断、系统优化等。通过提高LMMs在工程领域的性能，可以降低工程师的工作负担，提高工作效率，并促进工程领域的智能化发展。未来，该研究可以扩展到其他工程领域，构建更全面的工程领域多模态基准测试集。
📄 摘要（原文）
Recent studies on large language models (LLMs) and large multimodal models (LMMs) have demonstrated promising skills in various domains including science and mathematics. However, their capability in more challenging and real-world related scenarios like engineering has not been systematically studied. To bridge this gap, we propose EEE-Bench, a multimodal benchmark aimed at assessing LMMs' capabilities in solving practical engineering tasks, using electrical and electronics engineering (EEE) as the testbed. Our benchmark consists of 2860 carefully curated problems spanning 10 essential subdomains such as analog circuits, control systems, etc. Compared to benchmarks in other domains, engineering problems are intrinsically 1) more visually complex and versatile and 2) less deterministic in solutions. Successful solutions to these problems often demand more-than-usual rigorous integration of visual and textual information as models need to understand intricate images like abstract circuits and system diagrams while taking professional instructions, making them excellent candidates for LMM evaluations. Alongside EEE-Bench, we provide extensive quantitative evaluations and fine-grained analysis of 17 widely-used open and closed-sourced LLMs and LMMs. Our results demonstrate notable deficiencies of current foundation models in EEE, with an average performance ranging from 19.48% to 46.78%. Finally, we reveal and explore a critical shortcoming in LMMs which we term laziness: the tendency to take shortcuts by relying on the text while overlooking the visual context when reasoning for technical image problems. In summary, we believe EEE-Bench not only reveals some noteworthy limitations of LMMs but also provides a valuable resource for advancing research on their application in practical engineering tasks, driving future improvements in their capability to handle complex, real-world scenarios.