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Scientists' First Exam: Probing Cognitive Abilities of MLLM via Perception, Understanding, and Reasoning

Created by
  • Haebom

저자

Yuhao Zhou, Yiheng Wang, Xuming He, Ruoyao Xiao, Zhiwei Li, Qiantai Feng, Zijie Guo, Yuejin Yang, Hao Wu, Wenxuan Huang, Jiaqi Wei, Dan Si, Xiuqi Yao, Jia Bu, Haiwen Huang, Tianfan Fu, Shixiang Tang, Ben Fei, Dongzhan Zhou, Fenghua Ling, Yan Lu, Siqi Sun, Chenhui Li, Guanjie Zheng, Jiancheng Lv, Wenlong Zhang, Lei Bai

개요

본 논문은 과학적 발견에 있어 점점 중요해지는 다양한 정보원을 활용한 복합적 추론 능력을 평가하기 위한 새로운 벤치마크, Scientists' First Exam (SFE)을 제시합니다. SFE는 과학적 신호 인지, 과학적 속성 이해, 과학적 비교 추론의 세 가지 수준으로 구성되어 있으며, 5개 분야 66개의 다양한 과제를 포함하는 830개의 전문가 검증 VQA 쌍으로 이루어져 있습니다. 최첨단 GPT-o3와 InternVL-3 모델의 SFE 성능이 각각 34.08%와 26.52%에 불과하다는 실험 결과를 통해, 과학 분야에서 MLLM의 발전 가능성을 보여줍니다.

시사점, 한계점

•
시사점:
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과학적 다중 모드 추론 능력 평가를 위한 새로운 벤치마크 SFE 제시
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기존 벤치마크의 한계(지식 이해에만 초점)를 극복하고, 인지 및 추론 능력 평가에 중점
◦
최첨단 MLLM 모델의 과학적 추론 능력 부족을 명확히 보여줌으로써 향후 연구 방향 제시
◦
AI 기반 과학 발견의 발전에 기여할 수 있는 통찰력 제공
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한계점:
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SFE 벤치마크가 아직 5개 분야에만 국한되어 있어, 더욱 다양한 과학 분야를 포괄하는 확장 필요
◦
현재 평가된 MLLM 모델의 성능이 낮은 이유에 대한 심층적인 분석 부족
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SFE 벤치마크의 설계 및 평가 과정에 대한 자세한 설명이 부족할 수 있음 (추가적인 정보 필요)
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