CharXiv：全面评估多模态大语言模型的图表理解能力

CharXiv：全面评估多模态大语言模型的图表理解能力

CharXiv [NeurIPS 2024] CharXiv: Charting Gaps in Realistic Chart Understanding in Multimodal LLMs 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ch/CharXiv

项目介绍

CharXiv 是一个全新的评估套件，旨在通过实际的科学图表理解和分析任务，评估多模态大型语言模型（MLLMs）的性能。该项目收集了2323个来自科学论文的自然、具有挑战性和多样化的图表，并围绕这些图表设计了两种类型的问题：描述性问题，用于检查图表的基本元素；以及推理问题，要求在图表的复杂视觉元素之间综合信息。所有图表和问题都是由人类专家精心挑选、策划和验证的，确保了评估的高质量。

项目技术分析

CharXiv 的核心是一个评价模型性能的完整流程，包括问题生成、模型响应、评分和统计输出。该项目不依赖任何第三方Python库来提示模型生成响应，从而为用户提供了极大的灵活性。项目的代码库结构清晰，包含了：

• data 文件夹：包含所有图表的问答和元数据。
• images 文件夹：包含所有图表图片。
• results 文件夹：存储所有模型响应和评分结果。
• src 文件夹：包含CharXiv的所有Python代码。

项目及技术应用场景

CharXiv 的设计理念来自于现实世界中对多模态大语言模型图表理解能力的迫切需求。在科学论文分析、金融报告解读等场景中，图表的理解和分析是关键步骤。然而，现有的数据集往往聚焦于过于简化和同质化的图表，使用模板式问题进行评估，这导致了对模型性能的过度乐观估计。CharXiv 通过引入更复杂和真实的图表及问题，为评估模型性能提供了一个更加真实和可靠的标准。

项目特点

1. 真实性和挑战性：CharXiv 中的图表和问题都是来自真实科学论文的，涵盖了广泛的学科和图表类型，提供了更加真实的评估环境。

2. 多样性和全面性：项目包含描述性和推理性问题，不仅评估模型对图表基本元素的理解，还考察模型在复杂视觉元素之间的信息综合能力。

3. 高质量的数据集：所有图表和问题都经过人类专家的精心挑选和验证，确保了数据集的高质量。

4. 灵活的评价流程：CharXiv 不依赖任何特定库，用户可以轻松地集成自己的模型，并生成、评估和统计模型响应。

通过CharXiv，研究人员可以更加深入地了解当前多模态大语言模型在图表理解方面的性能，并为未来的研究和改进提供方向。以下是CharXiv的一些核心优势：

• 易于集成：用户可以通过简单的Python脚本即可将自己的模型集成到CharXiv评估流程中。
• 开放性：CharXiv 的代码和数据集都是开放的，鼓励社区参与和贡献，以推动多模态图表理解技术的发展。
• 持续更新：CharXiv 团队定期更新评估结果和数据集，确保项目与最新的研究进展保持一致。

CharXiv 无疑是当前多模态大语言模型图表理解领域的一个重要里程碑，它不仅提供了一个新的评估标准，也为我们揭示了现有模型在图表理解方面的巨大潜力。随着技术的不断进步，CharXiv 将继续推动这一领域的创新和发展。

CharXiv [NeurIPS 2024] CharXiv: Charting Gaps in Realistic Chart Understanding in Multimodal LLMs 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ch/CharXiv