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JMMMU：一个针对文化意识评估的日本大型多学科多模态理解基准
内容提要
该论文评估了大型语言模型（LLMs）在多语言和多模态任务中的表现，发现现有模型在复杂问题上的准确率普遍低于50%，尤其在文化知识和跨语言理解方面有显著改进空间。新提出的评估工具和数据集旨在推动模型的发展和研究。
关键要点
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该论文介绍了M3Exam基准测试，评估大型语言模型在多语言和多模态任务中的表现。
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当前模型在低资源和非拉丁语文本方面表现不佳，尤其在复杂多模态问题上。
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通过评估18种多语言和中文LLMs，发现大多数模型的平均准确率低于50%。
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提出了CulText2I数据集，探索模型的文化意识和跨文化应用潜力。
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构建了ChEF评估框架，标准化评估多模态大语言模型的能力和限制。
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CMMMU基准旨在评估大型多模态模型在中国语境中的表现，推动下一代LMMs的发展。
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GAOKAO-MM基准评估了10个大型视觉语言模型，发现它们的准确率均低于50%。
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引入了Heron-Bench基准测试集，评估日语VLMs的能力，揭示了强封闭模型与基准模型之间的能力差距。
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M4U基准测试发现领先模型在跨语言多模态问题上表现显著降低，平均准确率仅为47.6%。
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提出了MMEvalPro基准测试，改进了多模态模型在视觉问题中的评估可靠性。
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研究提出了CulturalBench评估工具，发现模型在南美和中东问题上的表现普遍不佳。
延伸问答
M3Exam基准测试的主要特点是什么？
M3Exam基准测试具有多语言、多模态和多级结构的特点，旨在全面评估大型语言模型的表现。
当前大型语言模型在复杂多模态问题上的表现如何？
当前大型语言模型在复杂多模态问题上的准确率普遍低于50%，显示出显著的改进空间。
CulText2I数据集的目的是什么？
CulText2I数据集旨在探索模型的文化意识和跨文化应用潜力。
GAOKAO-MM基准测试评估了哪些模型？
GAOKAO-MM基准测试评估了10个大型视觉语言模型，发现它们的准确率均低于50%。
CulturalBench评估工具的发现是什么？
CulturalBench评估工具发现，尽管某些模型在特定区域表现良好，但在南美和中东的问题上普遍表现不佳。
M4U基准测试的主要发现是什么？
M4U基准测试发现领先模型在跨语言多模态问题上的平均准确率仅为47.6%，表现显著降低。
