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MME-CoT：专为评估大型多模态模型CoT推理能力的基准测试。涵盖了数学、科学、OCR、逻辑、时空和一般场景6个领域。

news 来源：原创 2025/9/20 19:25:54

2025-02-09 ，由CUHK MMLab、CUHK MulLab、字节跳动、、东北大学等机构联合发布MME-CoT数据集，该数据集目的评估大型多模态模型（LMMs）中的思维链（CoT）推理能力，涵盖数学、科学、OCR、逻辑、时空和通用场景六个领域，通过细致的评估指标体系，深入分析了当前LMMs在推理质量、鲁棒性和效率方面的表现，为多模态推理研究提供了重要的参考和指导。

一、研究背景

随着LLMs的快速发展，其在推理能力方面的表现引起了广泛关注。近年来，CoT作为一种有效的推理方法，在LLMs中取得了显著成果。然而，对于LMMs而言，CoT推理的影响和效果仍缺乏系统评估。LMMs结合了语言和视觉信息处理能力，在图像识别、视频理解等视觉任务中表现出色，但其在多模态推理任务中的表现尚不明确。因此，深入研究CoT在LMMs中的作用和影响具有重要意义。

目前遇到的困难和挑战:

评估指标不完善：现有的评估方法主要关注最终答案的正确性，忽略了推理过程中的中间步骤，无法全面衡量模型的推理能力。
多模态任务复杂性：多模态推理任务不仅涉及语言理解，还涉及视觉信息处理，任务类型多样，包括感知任务和推理任务，如何合理区分和评估这些任务中的CoT表现是一个挑战。
模型效率与质量的平衡：一些模型在长链式推理过程中可能会引入大量无关信息，导致推理效率低下，如何在保证推理质量的同时提高模型效率是当前面临的重要问题。

数据集地址：MME-CoT|多模态推理数据集|模型评估数据集

二、让我们一起来看一下MME-CoT

MME-CoT 基准测试

的核心目标是为大型多模态模型的链式思维推理能力提供一个全面的评估框架。它通过一系列精心设计的指标和评估方法，系统地衡量模型在推理质量、鲁棒性和效率等方面的表现。基准测试涵盖了多个维度，包括：

推理质量：通过精确度、召回率等指标，评估模型生成的推理步骤的准确性和完整性。

推理鲁棒性：通过稳定性和效能等指标，评估 CoT 对不同类型任务（如感知任务和推理任务）的影响。

推理效率：通过相关性和反思质量等指标，评估模型在长推理过程中的效率和反思步骤的有效性。

MME-CoT的基准测试的概述

MME-CoT 数据集

是一个专为评估大型多模态模型（LMMs）链式思维（Chain-of-Thought, CoT）推理能力而设计的基准测试数据集。它涵盖了数学、科学、OCR、逻辑、时空和一般场景6个领域。

数据集特点：

多领域覆盖：MME-CoT 不仅关注单一领域的推理任务，而是综合了多个领域，全面评估模型在不同场景下的推理能力。这种跨领域的设计使得数据集能够更真实地反映模型在实际应用中的表现。

细粒度标注：为了深入分析模型的推理过程，MME-CoT 提供了关键步骤的详细标注，包括逻辑推理步骤和图像描述步骤。这些标注为评估模型的推理质量提供了丰富的信息。

平衡设计：数据集中既包含了需要复杂推理的问题，也包含了主要依赖视觉感知的问题。这种平衡设计有助于评估 CoT 在不同任务类型中的表现，揭示 CoT 对模型性能的影响。

涵盖六个类别数据集

推理任务

感知任务

MME-COT的关键统计数据

三、让我们一起看一下MME-CoT 的应用场景

比如，你正在开发一个超级智能的多模态系统，它能够处理医疗图像和文字报告，帮助医生快速诊断病情。

这个系统不仅能处理图像和文字，还能结合这些信息解决各种复杂问题。比如，它不仅能识别图片中的物体，还能理解图片中的场景和背景信息，并且能够根据这些信息回答问题、做出决策。

任务设计：你设计了一个任务，图片中展示了一个 X 光片，文字描述中提到：“患者胸部有阴影，可能是肺炎。”你的系统需要结合图片中的阴影位置和文字描述，推理出可能的诊断结果。
数据集选择：你从 MME-CoT 中挑选了一些类似的医学图像和文字描述任务，这些任务既有图片信息，又有文字描述，可以帮助你验证系统的推理能力。
系统测试：你把设计好的任务和挑选的数据集输入到你的系统中，让它开始工作。系统会分析图片中的阴影位置，结合文字描述中的病情信息，推理出可能的诊断结果。
评估系统表现：通过 MME-CoT 提供的评估指标，你可以检查系统的表现。比如，你可以看看系统是否正确识别了图片中的阴影位置，是否理解了文字描述中的病情信息，是否能够推理出正确的诊断结果。
发现问题并优化：假设系统在某些任务上表现不佳，比如它没有正确识别图片中的阴影位置，或者没有理解文字描述中的关键信息。你可以利用 MME-CoT 中的详细标注来分析问题所在，然后针对性地优化你的系统。

MME-CoT 就像是一个多模态任务开发的“超级实验室”。你可以用它来设计各种复杂的多模态任务，测试你的系统在不同场景下的表现，找到系统的优点和不足，并针对性地优化它。

其他数据集：

数据集：MathVerse

数据集介绍：一个专注于数学问题的多模态数据集，包含了各种数学题目及其对应的图像信息，用于评估模型在数学推理任务中的表现。该数据集通过提供丰富的数学场景和问题类型，考察模型对数学概念和逻辑推理的理解能力。

数据集地址：MathVerse|多模态学习数据集|人工智能数据集

数据集：OlympiadBench

数据集介绍：该数据集包含奥林匹克级别的数学和物理问题，难度较高，旨在挑战模型的高级推理能力。它涵盖了复杂的科学问题和多步骤推理任务，用于评估模型在解决复杂问题时的推理过程和最终答案的准确性。

数据集地址：OlympiadBench|测评数据集数据集|人工智能数据集

数据集：MuirBench

数据集介绍：这是一个多图像理解数据集，专注于评估模型对多图像场景的理解和推理能力。它包含了多个图像及其对应的问题，考察模型在处理多模态信息时的整合和推理能力。

数据集地址：MUIRBENCH|问答数据集|视觉问答数据集

数据集：MMT-Bench

数据集介绍：该数据集涵盖了多种多模态任务，包括图像描述、视觉推理等。它通过多样化的任务类型和复杂的场景设置，全面评估模型在不同多模态任务中的表现，为研究CoT在多模态任务中的应用提供了丰富的测试场景

数据集地址：OpenGVLab/MMT-Bench

数据集：CharXiv

数据集介绍：这是一个专注于图表理解的多模态数据集，包含了各种图表及其对应的问题。该数据集用于评估模型对图表信息的提取和推理能力，考察模型在处理视觉和语言信息融合时的表现。

数据集地址：princeton-nlp/CharXiv|图表理解数据集|多模态处理数据集

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