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Plot2Code：用于评估科学图形代码生成的多模态大型语言模型的综合基准
内容提要
本文介绍了MMCode数据集，旨在评估多模态模型在视觉环境中解决编程问题的能力。数据集包含3548个问题和6620张图片，来源于10个代码竞赛网站。实验表明现有模型在解决这些问题时存在困难，强调了对强大视觉-代码模型的需求。同时，研究评估了大型语言模型在语言到代码生成方面的能力，揭示了其局限性和未来研究方向。
关键要点
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MMCode数据集是第一个用于评估多模态模型在视觉环境中解决编程问题能力的数据集，包含3548个问题和6620张图片。
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数据集来源于10个代码竞赛网站，具有显著的挑战性，现有模型在解决这些问题时存在困难。
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研究评估了大型语言模型在语言到代码生成方面的能力，揭示了其局限性。
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通过L2CEval系统评估了LLMs在7个任务中的表现，分析了影响性能的因素。
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引入MathVerse基准测试，深入评估多模态大型语言模型在视觉数学问题上的能力。
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提出了SEED-Bench-2和SEED-Bench-2-Plus基准测试，评估多模态大型语言模型的能力和文本丰富视觉理解。
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研究了大型语言模型在二进制代码理解中的潜力，强调了LLMs在该领域的变革潜力和挑战。
延伸问答
MMCode数据集的主要内容是什么？
MMCode数据集包含3548个问题和6620张图片，旨在评估多模态模型在视觉环境中解决编程问题的能力。
现有模型在MMCode数据集上的表现如何？
实验表明，现有最先进的模型在解决MMCode数据集中的问题时存在困难，突显了对强大视觉-代码模型的需求。
L2CEval系统的作用是什么？
L2CEval系统用于系统地评估大型语言模型在语言到代码生成方面的能力，并分析影响性能的因素。
MathVerse基准测试的目的是什么？
MathVerse基准测试旨在深入评估多模态大型语言模型在解决视觉数学问题方面的能力。
SEED-Bench-2和SEED-Bench-2-Plus的区别是什么？
SEED-Bench-2用于综合评估多模态大型语言模型的能力，而SEED-Bench-2-Plus专注于评估文本丰富视觉理解。
大型语言模型在二进制代码理解中的潜力如何？
研究表明，大型语言模型在二进制代码理解中具有变革潜力，但仍面临许多挑战。
