miiboで実現するAIの真の理解力：MMMU-Proと CoTプロンプトが示す次世代AIの姿
miiboで実現するAIの真の理解力：MMMU-Proと CoTプロンプトが示す次世代AIの姿
画像と文章の融合、10個の選択肢、そしてCoTプロンプト - AIの真の理解力を測り、高める新手法
miiboDesigner の岡大徳です。
AIの真の理解力を測る新しいベンチマーク「MMMU-Pro」が公開され、AIチャットボット開発に大きな影響を与えています。今回は、このMMU-Proの概要と、性能向上に効果的なCoT（Chain of Thought）プロンプトについて、miiboユーザーにとっての重要性をお伝えします。
MMMU-Proとは：AIの真の理解力を測る新基準
MMMU-Pro（Massive Multi-discipline Multimodal Understanding and Reasoning Benchmark Professional）は、従来のMMUベンチマークを進化させた新しい評価基準です。以下の3つの特徴により、AIの真の理解力と推論能力を厳密に評価します：
テキストのみで解答可能な問題の除外
選択肢の拡大（4つから最大10個へ）
ビジョンのみの入力設定の導入
これらの特徴により、AIモデルがテキストと画像を真に統合して理解する能力を測ることができます。
MMMU-Proが明らかにしたAIの現状
MMMU-Proの結果は、現在のAIモデルに大きな課題があることを示しています：
全てのモデルでパフォーマンスが大幅に低下（16.8%〜26.9%の減少）
最高性能のGPT-4oでも正解率は51.9%に留まる
ビジョンのみの入力設定で特に顕著な性能低下
これらの結果は、現在のAIモデルが真の意味でのマルチモーダル理解にまだ到達していないことを示唆しています。
CoTプロンプトによる性能向上
MMMU-Proの評価では、Chain of Thought（CoT）プロンプトの使用が一般的に性能を向上させることが明らかになりました。CoTプロンプトとは、AIモデルに段階的な思考プロセスを要求するプロンプト技術です。
CoTプロンプトの効果：
標準設定での顕著な改善：例えば、Claude 3.5 Sonnetは42.7%から55.0%に向上
ビジョン入力設定でも一般的に性能が向上
モデルによって改善度に差があり、一部のモデルでは逆効果の場合も
これらの結果は、複雑なマルチモーダルタスクにおいてCoTプロンプトが有効であることを示唆しています。miiboユーザーの皆様も、AIチャットボット開発においてCoTプロンプトの活用を検討することをおすすめします。
miiboユーザーにとってのMMU-ProとCoTの意義
MMMU-ProとCoTプロンプトの登場は、miiboユーザーにとって以下の点で重要です：
より正確なAIの能力評価：開発したAIチャットボットの真の理解力を測定可能に
改善の方向性の明確化：ビジョンと言語の統合処理能力強化の必要性
新たな開発目標の設定：MMMU-Proスコア向上を目指した機能改善
CoTプロンプトの活用：複雑なタスクでの性能向上のための有効なツール
Q&A
Q: CoTプロンプトは全てのAIモデルで同じように効果がありますか？
A: CoTプロンプトの効果はモデルによって異なります。一般的には性能向上が見られますが、一部のモデルでは効果が限定的であったり、逆効果になる場合もあります。これは、モデルの指示追従能力や、複雑な推論を行う能力に差があるためと考えられます。miiboを使用する際は、使用するモデルの特性を考慮し、CoTプロンプトの効果を実際に試してみることをおすすめします。
miiboの詳細なFAQについては、以下のURLをご覧ください： https://daitoku0110.net/faq/
miiboコミュニティ最新情報
miiboコミュニティでは、MMMU-Proの結果を踏まえた新しいAIチャットボット開発手法について活発な議論が行われています。
皆様も、MMMU-Proの結果を参考にした新しいAIチャットボット開発のアイデアや、効果的だったCoTプロンプトの設計方法などを、ぜひコミュニティでシェアしてください。他のユーザーとの情報交換が、さらなるイノベーションを生み出す鍵となります。
miiboコミュニティはこちら：https://www.facebook.com/groups/miibo
まとめ
MMMU-ProとCoTプロンプトは、AIの真の理解力を測り、向上させる新しい基準と手法として、AIチャットボット開発の方向性に大きな影響を与えています。miiboユーザーの皆様にとっては、以下の点が特に重要です：
真の理解力を持つAIの開発がより重要に
ビジョンと言語の統合処理能力の向上が必須
MMMU-Proスコアを指標とした継続的な改善が有効
CoTプロンプトの適切な活用による性能向上の可能性
MMMU-Proの結果は、現在のAIモデルの限界を示すと同時に、今後の大きな改善の可能性も示唆しています。CoTプロンプトの活用を含め、miiboのさまざまな機能を駆使して、これらの課題に取り組み、次世代のAIチャットボット開発に挑戦してみませんか？
それでは、また次回のニュースレターでお会いしましょう！ miiboを楽しんでください！
miiboDesigner岡大徳：https://daitoku0110.net/
miiboガイドページ：https://daitoku0110.net/miibo-guide/
研究概要
論文タイトル：MMMU-Pro: A More Robust Multi-discipline Multimodal Understanding Benchmark
著者：Xiang Yue*, Tianyu Zheng*, Yuansheng Ni*, Yubo Wang, Kai Zhang, Shengbang Tong, Yuxuan Sun, Botao Yu, Ge Zhang, Huan Sun, Yu Su, Wenhu Chen, Graham Neubig (*は筆頭著者を示す)
所属：MMMU Team
発表日：2024年9月10日 (arXivの最終更新日)
この研究では、マルチモーダル大規模言語モデル（MLLM）の真の理解力と推論能力を評価するための新しいベンチマーク「MMMU-Pro」を提案しています。
MMMU-Proは、より現実世界に近い状況でのマルチモーダルAIの能力を評価する堅牢なベンチマークとして、今後のMLLM研究に重要な指標を提供すると期待されています。