Time Travel: A Comprehensive Benchmark to Evaluate LMMs on Historical and Cultural Artifacts
作者: Sara Ghaboura, Ketan More, Ritesh Thawkar, Wafa Alghallabi, Omkar Thawakar, Fahad Shahbaz Khan, Hisham Cholakkal, Salman Khan, Rao Muhammad Anwer
分类: cs.CV, cs.LG
发布日期: 2025-02-20
备注: 4 pages, 6 figures
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
提出TimeTravel基准，用于评估LMMs在历史文化文物理解上的能力。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 多模态学习 历史文物 文化遗产 基准数据集 大型语言模型
📋 核心要点
- 现有方法在理解历史文化文物方面存在不足，缺乏标准化的评估基准。
- TimeTravel基准旨在提供一个结构化的数据集和评估框架，用于评估AI模型在历史文化理解方面的能力。
- 通过对当代AI模型进行评估，TimeTravel揭示了它们的优势和需要改进的领域，为未来研究提供了方向。
📝 摘要（中文）
理解历史和文化文物需要人类专业知识和先进的计算技术，但这一过程仍然复杂且耗时。大型多模态模型为此提供了有希望的支持，但对其进行评估和改进需要一个标准化的基准。为了解决这个问题，我们推出了TimeTravel，一个包含10250个专家验证样本的基准，涵盖10个主要历史区域的266种不同的文化。TimeTravel专为AI驱动的手稿、艺术品、铭文和考古发现分析而设计，提供了一个结构化的数据集和强大的评估框架，以评估AI模型在分类、解释和历史理解方面的能力。通过将AI与历史研究相结合，TimeTravel促进了AI驱动的工具，供历史学家、考古学家、研究人员和文化游客提取有价值的见解，同时确保技术对历史发现和文化遗产保护做出有意义的贡献。我们在TimeTravel上评估了当代AI模型，突出了它们的优势并确定了需要改进的领域。我们的目标是将AI确立为保护文化遗产的可靠伙伴，确保技术进步对历史发现做出有意义的贡献。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决大型多模态模型（LMMs）在理解和分析历史文化文物方面的能力评估问题。现有方法缺乏一个标准化的、全面的基准数据集，使得评估LMMs在这一领域的性能变得困难，阻碍了相关研究的进展。现有的数据集可能规模较小，覆盖范围有限，或者缺乏专家验证的标注，导致评估结果不够可靠。
核心思路：论文的核心思路是构建一个高质量、大规模、多样化的历史文化文物基准数据集TimeTravel，并设计相应的评估指标，从而为LMMs在历史文化理解方面的能力提供一个客观、全面的评估平台。通过TimeTravel，研究人员可以更好地了解LMMs的优势和不足，并有针对性地改进模型。
技术框架：TimeTravel基准的构建主要包括以下几个阶段：数据收集，数据清洗与标注，评估指标设计。数据收集阶段，作者收集了来自10个主要历史区域的266种不同文化的10250个样本，涵盖手稿、艺术品、铭文和考古发现等多种文物类型。数据清洗与标注阶段，作者聘请了相关领域的专家对数据进行验证和标注，确保数据的质量和准确性。评估指标设计阶段，作者设计了分类、解释和历史理解等多个维度的评估指标，以全面评估LMMs的性能。
关键创新：TimeTravel基准的关键创新在于其数据集的规模、多样性和质量。与现有的数据集相比，TimeTravel包含了更多的数据样本，覆盖了更广泛的历史文化范围，并且经过了专家验证，具有更高的可靠性。此外，TimeTravel还设计了多个维度的评估指标，可以更全面地评估LMMs在历史文化理解方面的能力。
关键设计：TimeTravel基准的关键设计包括：1) 数据集的构建，包括数据来源的选择、数据清洗和标注流程的设计；2) 评估指标的设计，包括分类准确率、解释一致性、历史理解能力等指标的定义和计算方法；3) 评估框架的构建，包括评估流程的设计、评估结果的分析和可视化方法。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文通过在TimeTravel基准上评估多个当代AI模型，揭示了它们在历史文化理解方面的优势和不足。具体结果未知，但论文强调了现有模型在某些方面表现良好，但在其他方面仍有改进空间。TimeTravel的发布为未来的研究提供了一个标准化的评估平台，有助于推动LMMs在历史文化理解领域的发展。
🎯 应用场景
TimeTravel基准的潜在应用领域包括：AI驱动的历史研究工具开发，文化遗产保护，文化旅游，以及教育等。通过利用TimeTravel基准评估和改进LMMs，可以开发出更强大的AI工具，帮助历史学家、考古学家和研究人员更有效地分析和理解历史文化文物。此外，TimeTravel还可以用于开发文化旅游应用，为游客提供更深入的历史文化体验。在教育领域，TimeTravel可以用于辅助教学，帮助学生更好地了解和学习历史文化知识。
📄 摘要（原文）
Understanding historical and cultural artifacts demands human expertise and advanced computational techniques, yet the process remains complex and time-intensive. While large multimodal models offer promising support, their evaluation and improvement require a standardized benchmark. To address this, we introduce TimeTravel, a benchmark of 10,250 expert-verified samples spanning 266 distinct cultures across 10 major historical regions. Designed for AI-driven analysis of manuscripts, artworks, inscriptions, and archaeological discoveries, TimeTravel provides a structured dataset and robust evaluation framework to assess AI models' capabilities in classification, interpretation, and historical comprehension. By integrating AI with historical research, TimeTravel fosters AI-powered tools for historians, archaeologists, researchers, and cultural tourists to extract valuable insights while ensuring technology contributes meaningfully to historical discovery and cultural heritage preservation. We evaluate contemporary AI models on TimeTravel, highlighting their strengths and identifying areas for improvement. Our goal is to establish AI as a reliable partner in preserving cultural heritage, ensuring that technological advancements contribute meaningfully to historical discovery. Our code is available at: \url{https://github.com/mbzuai-oryx/TimeTravel}.