MV-MATH是什么?一文让你看懂MV-MATH的技术原理、主要功能、应用场景

来源:卓商AI
发布时间:2025-04-05

MV-MATH概述简介

MV-MATH 是中科院自动化所提出的新基准数据集,评估多模态大语言大模型(MLLMs)在多视觉场景中的数学推理能力。数据集包含2009个高质量的数学问题,每个问题都结合了多个图像和文本,形成了图文交错的多视觉场景。问题分为选择题、填空题和多步问答题三种类型,覆盖了11个数学领域,包括解析几何、代数、度量几何、组合学、变换几何、逻辑、立体几何、算术、组合几何、描述性几何和统计学,分为三个难度级别。

MV-MATH的功能特色

多视觉场景推理:每个问题包含多个图像(2-8张),与文本交织形成复杂场景,更接近现实中的数学问题,可全面评估模型处理多视觉信息的推理能力。

多样化数学领域覆盖:涵盖11个数学领域(如解析几何、代数、立体几何等)和3个难度级别,能全面评估模型在不同领域的推理表现。

图像关联性分析:首次引入图像相关性标签,将数据集分为相互依赖集(MD)和独立集(ID),可分别评估模型在处理相关和独立图像时的推理能力。

教育应用:源于真实的K-12教育场景,可用于开发智能辅导系统,帮助学生通过图文结合的方式解决复杂数学问题。

研究工具:为多模态学习研究提供标准化评估工具,帮助研究者识别和改进模型在数学推理中的性能差距。

高质量标注:每个样本经至少两名标注者交叉验证,包含问题、答案、详细分析及图像关联性标注,为模型评估提供详尽信息。

真实问题收集:问题均来源于真实场景,确保数据集的实用性和可靠性。

MV-MATH的技术原理

相互依赖集(Mutually Dependent Set,MD):图像之间相互关联,理解一个图像需要参考其他图像。

独立集(Independent Set,ID):图像之间相互独立,可以单独解释。

MV-MATH项目介绍

项目官网:https://eternal8080.github.io/MV-MATH.github.io/

Github仓库:https://github.com/eternal8080/MV-MATH

arXiv技术论文:https://arxiv.org/pdf/2502.20808

HuggingFace数据集:https://huggingface.co/datasets/PeijieWang/MV-MATH

MV-MATH能做什么?

智能辅导系统:MV-MATH 数据集可以用于开发智能辅导系统,帮助学生通过图文结合的方式解决复杂数学问题。

多模态学习研究:MV-MATH 为多模态学习研究提供了标准化的评估工具。研究者可以用数据集评估多模态大语言大模型(MLLMs)在多视觉场景中的数学推理能力,推动多模态学习技术的发展。

性能差距分析:通过广泛的实验,研究者可以识别和改进模型在数学推理中的性能差距。

多图推理任务:数据集可以用于开发和优化多图推理任务的解决方案,在复杂的数学问题中处理多个图像和文本信息。

自动化评估系统:数据集可以用于评估和优化自动化考试系统,确保其在处理多模态输入时的准确性和可靠性。

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