ChartX & ChartVLM: A Versatile Benchmark and Foundation Model for Complicated Chart Reasoning

📄 arXiv: 2402.12185v6 📥 PDF

作者: Renqiu Xia, Bo Zhang, Hancheng Ye, Xiangchao Yan, Qi Liu, Hongbin Zhou, Zijun Chen, Peng Ye, Min Dou, Botian Shi, Junchi Yan, Yu Qiao

分类: cs.CV

发布日期: 2024-02-19 (更新: 2025-04-27)

备注: Code and dataset are available for downloading at: https://github.com/Alpha-Innovator/ChartVLM 26 pages, 15 figures

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出ChartX与ChartVLM以解决复杂图表推理问题

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

关键词: 多模态学习 图表推理 大型语言模型 可解释性 评估集

📋 核心要点

  1. 现有的多模态大型语言模型在处理图表信息和进行推理时能力不足，缺乏系统的评估标准。
  2. 本文提出ChartX评估集和ChartVLM模型，旨在提升图表推理任务的处理能力，强调可解释性。
  3. 实验结果显示，ChartVLM在图表相关任务中表现优异，超越了现有多种模型，性能接近GPT-4V。

📝 摘要（中文）

近年来，许多多模态大型语言模型（MLLMs）不断涌现。然而，它们在查询视觉图表信息和基于查询内容进行推理的能力仍未得到充分探索。本文构建了ChartX，一个涵盖18种图表类型、7种图表任务和22个学科主题的多模态评估集，以全面评估现有MLLMs在图表领域的能力。此外，我们开发了ChartVLM，为处理依赖可解释模式的多模态任务（如图表或几何图像中的推理任务）提供了新视角。通过在ChartX评估集上评估主流MLLMs和我们的ChartVLM，实验结果表明ChartVLM在性能上超越了多种大型模型，达到了与GPT-4V相当的效果。我们相信本研究为创建更全面的图表评估集和开发更具可解释性的多模态模型铺平了道路。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有多模态大型语言模型在图表推理任务中的不足，尤其是在信息查询和推理能力方面的挑战。现有方法缺乏系统的评估标准和针对图表的专门设计。

核心思路：论文提出了ChartX评估集和ChartVLM模型，前者提供了一个全面的多模态评估框架，后者则专注于可解释的多模态任务处理，强调图表和几何图像的推理能力。

技术框架：整体架构包括数据收集、评估集构建和模型训练三个主要阶段。ChartX涵盖多种图表类型和任务，ChartVLM则通过深度学习技术进行训练，以提升推理能力。

关键创新：最重要的创新在于ChartX评估集的构建和ChartVLM模型的设计，前者提供了系统的评估标准，后者在处理图表推理任务时展现出更强的可解释性和准确性。

关键设计：在模型设计中，采用了特定的损失函数和网络结构，以优化图表信息的提取和推理过程，同时在参数设置上进行了细致调整，以确保模型的高效性和准确性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，ChartVLM在图表推理任务中表现优异，超越了多种现有大型模型，尤其在准确性和可解释性方面，性能接近GPT-4V，显示出显著的提升幅度。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括数据可视化、教育、商业分析等，能够帮助用户更好地理解和分析复杂图表信息。未来，ChartX和ChartVLM的开发将推动多模态模型在更广泛领域的应用，提升其在实际场景中的表现和可解释性。

📄 摘要（原文）

Recently, many versatile Multi-modal Large Language Models (MLLMs) have emerged continuously. However, their capacity to query information depicted in visual charts and engage in reasoning based on the queried contents remains under-explored. In this paper, to comprehensively and rigorously benchmark the ability of the off-the-shelf MLLMs in the chart domain, we construct ChartX, a multi-modal evaluation set covering 18 chart types, 7 chart tasks, 22 disciplinary topics, and high-quality chart data. Besides, we develop ChartVLM to offer a new perspective on handling multi-modal tasks that strongly depend on interpretable patterns, such as reasoning tasks in the field of charts or geometric images. We evaluate the chart-related ability of mainstream MLLMs and our ChartVLM on the proposed ChartX evaluation set. Extensive experiments demonstrate that ChartVLM surpasses both versatile and chart-related large models, achieving results comparable to GPT-4V. We believe that our study can pave the way for further exploration in creating a more comprehensive chart evaluation set and developing more interpretable multi-modal models. Both ChartX and ChartVLM are available at: https://github.com/Alpha-Innovator/ChartVLM