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Comprender el espacio es una ciencia exacta: solo los modelos de razonamiento avanzados pueden resolver tareas de comprensión espacial.
Created by
Haebom
Autor
Nils Hoehing, Mayug Maniparambil, Ellen Rushe, Noel E. O'Connor, Anthony Ventresque
Describir
RocketScience es un modelo comparativo VLM de código abierto y contrastivo, diseñado para evaluar la comprensión de las relaciones espaciales. Consiste en novedosos pares de imágenes y textos del mundo real, centrados principalmente en la comprensión espacial relativa y la ordenación de objetos. Diseñado para ser fácil de usar para humanos, pero desafiante para los modelos VLM actuales, está validado experimentalmente. Los resultados demuestran las deficiencias de los VLM comerciales de código abierto y de vanguardia en la comprensión de las relaciones espaciales, a la vez que demuestran el sorprendentemente alto rendimiento de los modelos de inferencia. Además, realizamos un análisis para separar las contribuciones de la localización de objetos y el razonamiento espacial en un modelo basado en cadenas de pensamiento, y descubrimos que el rendimiento del modelo comparativo está limitado por el razonamiento espacial, no por la localización de objetos. El conjunto de datos se publica bajo una licencia CC-BY-4.0 y el código de evaluación está disponible en https://github.com/nilshoehing/rocketscience .
Demostrando experimentalmente que los modelos VLM actuales tienen dificultades para comprender las relaciones espaciales.
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Revelamos que la capacidad de razonamiento espacial es un cuello de botella importante en el rendimiento de VLM.
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Proporciona RocketScience, un nuevo punto de referencia para evaluar la comprensión de las relaciones espaciales.
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Confirmando la alta capacidad de inferencia espacial del modelo de inferencia.
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Facilitamos la investigación proporcionando conjuntos de datos abiertos y código de evaluación.
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Limitations:
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Los puntos de referencia pueden centrarse únicamente en la comprensión de tipos específicos de relaciones espaciales y pueden no evaluar completamente las capacidades generales de razonamiento espacial.
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Aunque demuestra claramente las limitaciones del VLM actual, la idoneidad del punto de referencia debe revisarse continuamente a medida que VLM evoluciona en el futuro.
