MathVista：评估基础模型在视觉上下文中的数学推理能力

    在人工智能领域，数学推理是一个关键的能力，尤其是在处理视觉信息时。"MathVista"数据集是一个综合性的数学推理基准测试，它包含了三个新创建的数据集：IQTest、FunctionQA和PaperQA，这些数据集分别针对智力测试图形、函数图形的代数推理以及学术论文图形的科学推理。

关键技术元素：

1. 数学推理：数据集旨在评估模型在视觉上下文中的逻辑推理能力。

2. 视觉领域：包含了多种视觉领域，如智力测试、代数函数图形和学术论文图形。

3. 数据集组成：除了新创建的数据集外，还整合了9个MathQA数据集和19个VQA数据集，丰富了视觉感知和数学推理的挑战。

数据集描述：

• 数据集摘要：MathVista包含6,141个示例，来自31个不同的数据集，旨在评估模型在视觉上下文中的数学推理能力。

• 数据集结构：数据集分为"testmini"和"test"两个子集，分别包含1,000个和5,141个示例。

数据集使用：

• 数据下载：提供了数据集的下载命令和如何访问下载数据的示例代码。

• 数据格式：数据集以JSON格式提供，包含问题文本、图像路径、选项、单位、精度、答案等多个属性。

• 数据可视化：提供了一个交互式的数据可视化工具链接。

• 数据源：数据集来源于新收集的数据集和28个其他源数据集，详细信息可在source.json文件中找到。

数据集创建：

• 策划原理：为了推动数学推理模型的发展，提供了一个标准化的评估基准。

• 源数据：数据来源于多个源数据集，经过预处理和标注以用于评估。

使用数据的考虑：

• 社会影响：数据集可能对教育技术和自动化评估系统产生积极影响。

• 偏见讨论：数据集的偏差问题需要进一步分析，以确保评估的公正性。

附加信息：

• 数据集策展人：由AI4Math团队策划。

• 许可信息：新贡献的数据集内容遵循CC BY-SA 4.0许可，但使用数据集作为训练集是禁止的。

• 引用信息：如果使用MathVista数据集，请引用提供的论文。

数据集地址：

对于想要获取MathVista数据集的研究人员和开发者，可以访问以下链接：

• 数据集下载：AI4Math/MathVista on Gitee AI

通过上述内容，我们可以看到MathVista数据集的主要技术元素包括其对数学推理的全面评估、多样化的视觉领域以及丰富的数据集组成。这些元素共同构成了数据集的核心特性，使其成为在数学推理和多模态学习领域非常有用的工具。