EncQA：基于图表视觉编码的视觉语言模型基准测试
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内容提要
多模态视觉语言模型（VLMs）在图表理解基准上取得了一定进展，但未能全面反映其视觉推理能力。我们提出了EncQA基准，涵盖视觉编码和分析任务，提供2076对合成问答，评估了9个VLM的表现，发现不同编码和任务间的性能差异显著，且模型规模的增大并未显著提升许多任务的表现。
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关键要点
- 多模态视觉语言模型（VLMs）在图表理解基准上取得进展，但未能全面反映视觉推理能力。
- 提出了EncQA基准，涵盖视觉编码和分析任务，提供2076对合成问答。
- EncQA平衡覆盖六种视觉编码通道和八种任务。
- 评估了9个最先进的VLM，发现同一任务内不同编码的性能差异显著。
- 模型规模的增大并未显著提升许多任务的表现。
- 推进图表理解需要针对特定视觉推理差距的策略，而非仅仅扩大模型或数据集规模。
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