Measuring Multimodal Mathematical Reasoning with MATH-Vision Dataset
作者: Ke Wang, Junting Pan, Weikang Shi, Zimu Lu, Mingjie Zhan, Hongsheng Li
分类: cs.CV, cs.AI, cs.CL, cs.LG, math.HO
发布日期: 2024-02-22
💡 一句话要点
提出MATH-Vision数据集以解决多模态数学推理问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 多模态模型 数学推理 数据集构建 教育技术 智能辅导系统 错误分析 模型评估
📋 核心要点
- 现有的数学推理基准在问题多样性和学科覆盖面上存在显著不足，限制了模型的评估和发展。
- 论文提出了MATH-Vision数据集，包含3040个来自真实数学竞赛的高质量问题，涵盖16个学科和5个难度等级。
- 实验结果显示，当前LMMs在MATH-V数据集上的表现与人类存在显著差距，强调了模型改进的必要性。
📝 摘要（中文）
近年来，大型多模态模型（LMMs）在视觉上下文中的数学推理方面取得了显著进展，模型在现有基准如MathVista上接近人类水平。然而，我们观察到这些基准在问题多样性和学科广度方面存在显著局限。为了解决这一问题，我们提出了MATH-Vision（MATH-V）数据集，这是一个精心策划的包含3040个高质量数学问题的集合，问题来源于真实的数学竞赛，涵盖16个不同的数学学科，并按5个难度等级进行分级。我们的数据集为评估LMMs的数学推理能力提供了全面而多样的挑战。通过广泛的实验，我们揭示了当前LMMs与人类在MATH-V上的表现之间存在显著差距，强调了LMMs进一步发展的必要性。此外，我们的详细分类允许对LMMs进行深入的错误分析，为未来的研究和开发提供了宝贵的见解。
🔬 方法详解
问题定义：本论文旨在解决现有多模态数学推理基准在问题多样性和学科广度上的不足，导致模型评估不全面的问题。
核心思路：通过构建MATH-V数据集，提供一个涵盖多种数学学科和难度的高质量问题集合，以全面评估LMMs的数学推理能力。
技术框架：MATH-V数据集的构建包括问题的收集、分类和难度分级，确保数据的多样性和代表性。数据集分为16个学科，按5个难度等级进行标注。
关键创新：MATH-V数据集的最大创新在于其高质量和多样性，填补了现有基准的空白，使得对LMMs的评估更加全面和深入。
关键设计：数据集中的问题经过严格筛选，确保其来源于真实的数学竞赛，并且每个问题都经过专家评审，确保其质量和难度的合理性。每个问题的视觉上下文也经过精心设计，以增强模型的推理能力。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，当前的多模态模型在MATH-V数据集上的表现与人类相比存在显著差距，具体表现为模型在不同难度问题上的准确率普遍低于人类水平，强调了进一步研究和模型改进的必要性。
🎯 应用场景
MATH-Vision数据集可广泛应用于教育技术、智能辅导系统和数学自动化评估等领域。通过提升多模态模型在数学推理方面的能力，该研究有助于推动智能教育的发展，并为未来的研究提供了重要的基准和数据支持。
📄 摘要（原文）
Recent advancements in Large Multimodal Models (LMMs) have shown promising results in mathematical reasoning within visual contexts, with models approaching human-level performance on existing benchmarks such as MathVista. However, we observe significant limitations in the diversity of questions and breadth of subjects covered by these benchmarks. To address this issue, we present the MATH-Vision (MATH-V) dataset, a meticulously curated collection of 3,040 high-quality mathematical problems with visual contexts sourced from real math competitions. Spanning 16 distinct mathematical disciplines and graded across 5 levels of difficulty, our dataset provides a comprehensive and diverse set of challenges for evaluating the mathematical reasoning abilities of LMMs. Through extensive experimentation, we unveil a notable performance gap between current LMMs and human performance on MATH-V, underscoring the imperative for further advancements in LMMs. Moreover, our detailed categorization allows for a thorough error analysis of LMMs, offering valuable insights to guide future research and development. The project is available at https://mathvision-cuhk.github.io