Arxiv hàng ngày

Đây là trang tổng hợp các bài báo về trí tuệ nhân tạo được xuất bản trên toàn thế giới.
Trang này sử dụng Google Gemini để tóm tắt nội dung và hoạt động phi lợi nhuận.
Bản quyền của các bài báo thuộc về tác giả và tổ chức liên quan; khi chia sẻ, chỉ cần ghi rõ nguồn.

MaRVL-QA: Một chuẩn mực cho lý luận toán học trên cảnh quan trực quan

Created by
  • Haebom

Tác giả

Nilay Pande, Sahiti Yerramilli, Jayant Sravan Tamarapalli, Rynaa Grover

Phác thảo

Bài báo này trình bày MaRVL-QA, một chuẩn mực mới để đánh giá khả năng suy luận toán học và không gian của các mô hình ngôn ngữ quy mô lớn đa phương thức (MLLM). MaRVL-QA được thiết kế để đánh giá khả năng suy luận thuần túy, không có nhiễu ngữ nghĩa, bằng cách sử dụng các biểu đồ bề mặt toán học. Nó bao gồm hai nhiệm vụ mới: tính toán tôpô, xác định và liệt kê các đặc điểm như cực đại cục bộ, và nhận dạng phép biến đổi, nhận dạng các phép biến đổi hình học. Kết quả thực nghiệm cho thấy ngay cả các MLLM tiên tiến nhất cũng có xu hướng dựa vào các phép suy luận hời hợt thay vì suy luận không gian mạnh mẽ. MaRVL-QA sẽ đóng góp vào nghiên cứu nhằm cải thiện khả năng suy luận của MLLM.

Takeaways, Limitations

•
Takeaways:
◦
Chúng tôi trình bày MaRVL-QA, một chuẩn mực mới để đánh giá khả năng suy luận toán học và không gian của các mô hình ngôn ngữ quy mô lớn đa phương thức (MLLM).
◦
Bộc lộ rõ ​​ràng những hạn chế về khả năng suy luận của MLLM hiện đại.
◦
Một hướng nghiên cứu mới nhằm cải thiện khả năng suy luận không gian của MLLM.
•
Limitations:
◦
Vì MaRVL-QA bị giới hạn ở các biểu đồ bề mặt toán học nên khả năng khái quát hóa của nó đối với hình ảnh thực tế cần được nghiên cứu thêm.
◦
Độ Phức tạp và khó khăn của tiêu chuẩn có thể cần phải được điều chỉnh theo tốc độ phát triển của MLLM.
👍
Made with Slashpage