Mathematische Fähigkeiten, verankert im visuellen und sprachlichen Kontext, stellen eine signifikante Herausforderung dar, insbesondere im chinesischen Bildungssystem. Trotz der Fortschritte bei multimodalen großen Sprachmodellen fehlt es an spezifischen Bewertungswerkzeugen für die feingranulare Bewertung im chinesischen K12-Bildungsumfeld. Hier kommt CMMaTH ins Spiel, der umfassendste chinesische Benchmark mit 23.000 multimodalen Mathematikfragen. Vom Grundschul- bis zum Gymnasialniveau bietet CMMaTH eine außergewöhnliche Vielfalt an Problemtypen, visuellen Elementen und annotierten Lösungsschritten, die eine robuste Bewertung ermöglichen. Das musst Du wissen – CMMaTH und die 23.000 Wege zur Mathematik aus China Größter Benchmark mit 23k chinesischen K12-Mathematikfragen Integriertes Open-Source-Tool GradeGPT für stabile und kostenfreie Evaluierung Vielfältige Problemtypen und detaillierte Wissenspunkt-Anmerkungen Förderung der Bewertung von multimodalen Fähigkeiten großer Modelle Periodische Updates zur Anpassung an neue Bildungsanforderungen Titel: CMMaTH: A Chinese Multi-modal Math Skill Evaluation Benchmark for Foundation Models (CMMaTH: Ein Chinesischer Multi-modaler Mathematikfähigkeiten-Bewertungs-Benchmark für Foundation Models) Autoren: Zhong-Zhi Li, Ming-Liang Zhang, Fei Yin, Zhi-Long Ji, Jin-Feng Bai, Zhen-Ru Pan, Fan-Hu Zeng, Jian Xu, Jia-Xin Zhang, Cheng-Lin Liu Veröffentlichungsdatum: 18. Juli 2024 Veröffentlichungsdatum des Papers: 28. Juni 2024 Schlüsselbegriffe: Multimodale Modelle, Mathematikbewertung, Künstliche Intelligenz, K12-Bildung, Chinesische Mathematikprobleme Problemstellung Die Bewertung von multimodalen mathematischen Fähigkeiten großer Sprachmodelle steht im Fokus intensiver Forschung. Bisherige Datensätze wie MathVista bieten zwar Benchmarks für mathematische Fähigkeiten in multimodalen Szenarien, jedoch fehlt es an entsprechenden Bewertungstools für feingranulare Assessments im chinesischen K12-Bildungskontext. Hier setzt CMMaTH an, um diese Lücke zu schließen und eine systematische Evaluierung der Fähigkeiten multimodaler Modelle im Lösen chinesischer Mathematikprobleme zu ermöglichen. Hauptbeitrag CMMaTH stellt den größten und detailliertesten Benchmark für chinesische multimodale Mathematikprobleme dar. Mit 23.000 Fragen, die von der Grundschule bis zur Oberstufe reichen, bietet dieser Benchmark eine beispiellose Vielfalt an Problemtypen, visuellen Elementen und standardisierten Lösungsschritten. Ein Highlight ist das integrierte Open-Source-Tool GradeGPT, das eine stabile, schnelle und kostenfreie Modellbewertung ermöglicht. Diese Arbeit trägt wesentlich zur aktuellen Forschung bei, indem sie ein robustes Bewertungssystem für die mathematischen Fähigkeiten von großen multimodalen Modellen bereitstellt. Methodik Die Methodik umfasst die Sammlung und Annotation von 23.000 multimodalen K12-Mathematikfragen, die aus verschiedenen visuellen und textuellen Elementen bestehen. Der Benchmark deckt verschiedene Schwierigkeitsgrade und Wissenstypen ab, die durch detaillierte Wissenspunkte und visuelle Elemente ergänzt werden. Die Evaluierung erfolgt durch das speziell entwickelte Tool GradeGPT, das die Konsistenz zwischen Modellantworten und Standardlösungen vergleicht. Ergebnisse Die wichtigsten Ergebnisse umfassen eine detaillierte Bewertung der Fähigkeiten bestehender multimodaler Modelle wie GPT-4V und anderen. Es zeigte sich, dass selbst fortschrittliche Modelle Schwierigkeiten haben, hohe Genauigkeitsniveaus zu erreichen, insbesondere bei frei formulierten Problemen und komplexen visuellen Aufgaben. Die Ergebnisse betonen die Notwendigkeit einer kontinuierlichen Verbesserung der Modelle und der Bewertungsansätze. Bedeutung Die Bedeutung dieser Forschung liegt in ihrer Fähigkeit, die Bewertung und Entwicklung von großen multimodalen Modellen im Bildungsbereich zu revolutionieren. CMMaTH bietet eine umfassende Plattform, die die Stärken und Schwächen aktueller Modelle aufzeigt und als Grundlage für zukünftige Entwicklungen dient. Die detaillierten Annotations- und Bewertungsmethoden fördern ein tiefgehendes Verständnis der mathematischen Fähigkeiten dieser Modelle und deren Anwendungspotenzial im Bildungsbereich. Offene Fragen / Zukünftige Arbeit Zukünftige Forschungen sollten sich auf die Erweiterung der Datensätze um mehrsprachige und kontextuelle Probleme konzentrieren, um die Vielseitigkeit der Modelle weiter zu testen. Es ist auch notwendig, die Evaluierungswerkzeuge weiter zu verfeinern, um die feingranulare Bewertung der logischen und mathematischen Fähigkeiten der Modelle zu verbessern. Die Untersuchung der Modellfähigkeiten in dynamischen und realistischen Bildungsszenarien bleibt eine offene Frage, die weitere Forschung erfordert. Fazit: CMMaTH und die 23.000 Wege zur Mathematik aus China Das Paper über CMMaTH markiert einen bedeutenden Fortschritt in der Evaluierung von multimodalen Mathematikfähigkeiten, insbesondere im Kontext des chinesischen K12-Bildungssystems. Mit 23.000 detaillierten und vielseitigen Mathematikfragen setzt dieser Benchmark einen neuen Standard für die Bewertung großer multimodaler Sprachmodelle. Die Integration des Open-Source-Tools GradeGPT ermöglicht eine stabile, schnelle und kostenfreie Evaluierung, was die Zugänglichkeit und Praktikabilität dieses Benchmarks erheblich erhöht. Durch die feingranularen Annotations- und Bewertungsmethoden bietet CMMaTH tiefe Einblicke in die Fähigkeiten der Modelle und eröffnet neue Wege für die Forschung und Entwicklung in der Bildungs-KI. Die Bedeutung dieser Forschung kann nicht hoch genug eingeschätzt werden. CMMaTH schafft eine robuste Plattform für die Bewertung und Verbesserung der mathematischen Fähigkeiten multimodaler Modelle, was sowohl für die akademische Forschung als auch für die praktische Anwendung in der Bildung von großer Relevanz ist. Indem es die Stärken und Schwächen der aktuellen Modelle aufzeigt, fördert es die kontinuierliche Weiterentwicklung und Anpassung der Technologien an die realen Bedürfnisse des Bildungssektors. Dies trägt letztlich dazu bei, das Potenzial von KI in der Bildung voll auszuschöpfen und Schülern weltweit bessere Lernwerkzeuge zur Verfügung zu stellen. ArXiv, Studien-Paper-PDF Weitere Artikel mit dem Schwerpunkt China ByteDance, Alibaba und SenseTime dominieren Chinas Markt für Generative KI OpenAI schließt China von der Nutzung seiner Dienste aus KI Supermacht China – Größere Modelle und mehr Daten machen den Unterschied World Artificial Intelligence Conference (WAIC) 2024 – China demonstriert KI-Stärke trotz Herausforderungen China führt weltweit bei GenAI-Patenten China plant die Einführung von 50 KI-Standards bis 2026 Chinas Militärische KI-Hindernisse: Technologische Herausforderungen bewältigen Chinas KI-Experten verlassen ByteDance und Kuaishou Chinas Weg an die KI-Spitze: Künstliche Intelligenz in Afrika: KI als Chance und Herausforderung für Afrika China – Heiße Förderung für kühle Chips Taichi KI-Chip: Chinas neueste Erfindung verspricht 100-fache Effizienzsteigerung Chinas Antwort auf OpenAI, OpenAI CEO fordert China auf bei der Gestaltung von KI Sicherheitsrichtlinien zu helfen, Chinas neue KI-Richtlinien: KI muss sozialistischen Werten folgen, AGI China auf dem Weg zur Schaffung einer denkenden Maschine, China HQTrack: Ein AI-Framework für hochwertiges Tracking in Videos, US-China Investitionsbeschränkungen: USA setzt zukünftige Investitionen in chinesische Technologie-Sektoren aus, KI Rennen USA vs. China – Wie Alibaba und Nvidia das Spielfeld verändern, ChatGPT auf Chinesisch: Baidu, SenseTime – Chinas Tech-Giganten sprechen jetzt, Qwen – Sprachmodell aus China siegt in zahlreichen Benchmarks China überholt die USA in entscheidendem KI-Be
CMMaTH und die 23.000 Wege zur Mathematik aus China – Innovation in der KI-Bewertung
