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🎧 “中科院新神器！MV-MATH 数据集：多视觉数学推理的终极测试场”
大家好，我是蚝油菜花。你是否也遇到过——
- 👉 多模态模型在复杂数学问题中表现不佳，无法处理多图像和文本的交织场景？
- 👉 现有的数学推理数据集无法全面覆盖多视觉场景，导致模型评估不够全面？
- 👉 智能辅导系统在处理复杂数学问题时，缺乏高质量的多模态数据集支持？
今天揭秘的 MV-MATH 数据集，是中科院自动化所推出的多模态数学推理基准数据集，旨在评估多模态大语言模型在多视觉场景中的数学推理能力。该数据集包含2009个高质量的数学问题，涵盖11个数学领域和3个难度级别，适用于智能辅导系统和多模态学习研究。接下来，我们将深入探讨这一数据集的核心功能和技术原理，帮助你全面了解其应用价值！
🚀 快速阅读
MV-MATH 是中科院自动化所推出的多模态数学推理基准数据集，旨在评估多模态大语言模型在多视觉场景中的数学推理能力。
- 核心功能：涵盖11个数学领域和3个难度级别，支持多视觉场景推理和图像关联性分析。
- 技术原理：数据集分为相互依赖集（MD）和独立集（ID），分别评估模型在处理相关和独立图像时的推理能力。
MV-MATH 是什么
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 的主要功能
- 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。
资源
- 项目主页：eternal8080.github.io/MV-MATH.git…
- GitHub 仓库：github.com/eternal8080…
- HuggingFace 数据集：huggingface.co/datasets/Pe…
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