MMMU: A Massive Multi-discipline Multimodal AI(4)

MMMU: A Massive Multi-discipline Multimodal　Understanding and Reasoning Benchmark for Expert AGI
1　Xiang Yue*†, 2 Yuansheng Ni*, 3　Kai Zhang*, 4Tianyu Zheng*,3　Ruoqi Liu, 2Ge Zhang, 3 Samuel Stevens, 2 Dongfu Jiang, 2 Weiming Ren, 4Yuxuan Sun, 2 Cong Wei, 3 Botao Yu, 5Ruibin Yuan, 2 Renliang Sun, 7Ming Yin, 3 Boyuan Zheng, 4Zhenzhu Yang, 6Yibo Liu, 4 Wenhao Huang, 3 Huan Sun*, 3Yu Su*†, 2Wenhu Chen*†
1 IN.AI Research, 2 University of Waterloo, 3 The Ohio State University, 4 Independent, 5 Carnegie Mellon University, 6University of Victoria, 7Princeton University
https://mmmu-benchmark.github.io/

松尾研 LLM コミュニティ "Paper & Hacks Vol.18"
https://matsuolab-community.connpass.com/event/329264/
発表者: 松尾研LLMコミュニティメンバー 中原龍一（岡山大学整形外科）
テーマ: 画像とLLM 、CVPR2024におけるLLMの動向
2024/09/03(火)20:00 〜 21:00

<この項は書きかけです。順次追記します。>
This article is not completed. I will add some words in order.
# コメント、質問
>医工数　すご。自分のスキルは工＞数＞医です。医工連携の見直しできそう。これまでは統計・確率に絞って議論しようとしてた。医がわかっておらずすれ違いがおおきかった。

ていねいにお答えいただきありがとうございます。
統計・確率以外に数学模型を考案することを検討します。

医工連携関連記事一覧
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/6ab51c12ba51bc260a82

# 単語帳
いつも論文読む時は単語帳を作っています。頻度の高い用語で知らない用語を先に確認するためです。

Text作成時に、一部文字化けし、実際の単語数より数％少ないことを確認しています。ごめんなさい。

|english |japanese|count|
|:----|:----|:----|
|THE|その|521|
|OF|の|455|
|A|一つの|440|
|AND|と|439|
|TO|に|379|
|B|B|318|
|IMAGE|画像|277|
|IN|なかに|258|
|V|V|193|
|BACK|戻る|172|
|ERROR|誤り|168|
|C|C|159|
|D|D|144|
|GPT|GPT|132|
|TABLE|表|125|
|FIGURE|図|124|
|MODELS|模型|122|
|IS|です|119|
|ARXIV|ARXIV|101|
|CASE|箱|101|
|FIGURES|図|96|
|FOR|ために|96|
|ON|に|95|
|SAMPLE|例|94|
|SUBFIELD|サブフィールド|93|
|INDEX|索引|88|
|LIST|一覧|87|
|GROUNDTRUTH|グラウンドトゥルース|86|
|OPTION|選択肢|86|
|VL|VL|82|
|T|T ​​|81|
|AS|として|80|
|WE|私たち|79|
|WITH|一緒に|76|
|REASONING|推論|74|
|PERCEPTUAL|知覚|66|
|CATEGORY|分類|62|
|MMMU|MMMU|60|
|FROM|から|58|
|TEXT|文|57|
|LANGUAGE|言語|56|
|QUESTIONS|質問|56|
|EXPERT|専門家|54|
|ART|芸術|52|
|MULTIMODAL|マルチモーダル|52|
|CORRECT|正しい|51|
|VISUAL|視覚|51|
|KNOWLEDGE|知識|50|
|PREPRINT|前刷|50|
|S|S|48|
|THAT|その|48|
|E|E|46|
|RESULTS|結果|46|
|ARE|です|45|
|DATA|与件|45|
|ERRORCATEGORY|エラーカテゴリ|45|
|HOWEVER|ただし|45|
|LI|LI|44|
|THIS|この|44|
|DESIGN|設計|43|
|BY|に|42|
|ENGINEERING|技術|41|
|IT|情報技術|41|
|OR|または|41|
|VISION|視覚|41|
|LLAVA|LLAVA|40|
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|SCIENCE|科学|39|
|SO|なので|38|
|CORRECTCASE|正しいケース|37|
|MODEL|模型|37|
|OPEN|開く|37|
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|LARGE|大きな|36|
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|CHAT|チャット|34|
|HISTORY|履歴|34|
|QWEN|QWEN|34|
|WANG|WANG|34|
|AN|一つの|33|
|CHOICE|選択|33|
|DIFFERENT|異なる|33|
|LACK|不足|33|
|ZHANG|ZHANG|33|
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|QUESTION|質問|32|
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|M|M|31|
|XXL|XXL|31|
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|PERFORMANCE|パフォーマンス|30|
|TYPES|型|30|
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|THESE|これら|29|
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|LIU|LIU|27|
|TEST|試験|27|
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|R|R|26|
|THEREFORE|したがって|26|
|UNDERSTANDING|理解|26|
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|ET|ET|25|
|FUYU|FUYU|25|
|OCR|OCR|25|
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|K|K|24|
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|LLAMA|ラマ|24|
|MUSIC|音楽|24|
|ONLY|のみ|24|
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|OVERALL|全体|22|
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|CHEN|CHEN|21|
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|VICUNA|VICUNA|21|
|YI|YI|21|
|AGI|AGI|20|
|BIOLOGY|生物学|20|
|BOTH|両方|20|
|BUT|しかし|20|
|COMPUTER|計算機|20|
|HAS|は|20|
|INSTRUCTBLIP|INSTRUCTBLIP|20|
|INSTRUCTION|指示|20|
|PROVIDED|提供|20|
|SUBJECT|主題|20|
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|GEOGRAPHY|地理|19|
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|LEARNING|学習|19|
|MINICPM|MINICPM|19|
|MM|MM|19|
|PSYCHOLOGY|心理学|19|
|TASKS|仕事|19|
|ANSWER|回答|18|
|LIKE|好き|18|
|LLMS|LLMS|18|
|MATERIALS|資料|18|
|MULTI|複数|18|
|MULTIPLE|複数|18|
|PLUS|たす|18|
|SHOULD|すべき|18|
|THEORY|理論|18|
|WHICH|どの|18|
|APPENDIX|付録|17|
|CAPTION|キャプション|17|
|ERRORS|誤り|17|
|INTERNVL|内部|17|
|MATH|数学|17|
|THUS|したがって|17|
|WHERE|どこ|17|
|X|X|17|
|YU|YU|17|
|ADEPT|熟練|16|
|CONTEXT|文脈|16|
|ECONOMICS|経済学|16|
|GIVEN|与えられた|16|
|HAVE|持つ|16|
|LITERATURE|文学|16|
|MORE|より多くの|16|
|PAPER|論文|16|
|RAD|RAD|16|
|REASONINGERROR|推論エラー|16|
|SOCIAL|社会|16|
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|ALL|すべて|15|
|ANALYSIS|分析|15|
|COLLEGE|大学|15|
|HUMAN|人間|15|
|ITS|その|15|
|LIN|リン|15|
|MARCO|マルコ|15|
|OPENFLAMINGO|オープンフラミンゴ|15|
|OTHER|その他|15|
|PHYSIOLOGY|生理学|15|
|TH|TH|15|
|U|U|15|
|WHILE|WH ILE|15|
|ALSO|また|14|
|BUSINESS|ビジネス|14|
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|DIFFICULTY|難しさ|14|
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|OTTER|P|14|
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|PRO|特定|14|
|SPECIFIC|それらの|14|
|THEIR|チューニング|14|
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|Q|レポート|13|
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|GENERAL|知識不足|12|
|KNOWLEDGEERRORREASON|LU|12|
|LACKOFKNOWLEDGE|ノルエピネフリン|12|
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|OWL|病理学|12|
|PAGES|処理|12|
|PATHOLOGY|ランダム|12|
|PROCESSING|重要な|12|
|RANDOM|社会学|12|
|SHOWS|ST|12|
|SIGNIFICANT|TE CH|12|
|SOCIOLOGY|さまざまな|12|
|ST|VQA|12|
|TECH|ウィル|12|
|VARIOUS|ヤン|12|
|VQA|注釈|12|
|WILL|ベース|12|
|YANG|バニー|12|
|ANNOTATION|挑戦的|11|
|BASED|COGVLM|11|
|BEEN|クレープ|11|
|BUNNY|診断|11|
|CHALLENGING|多様|11|
|COGVLM|頻繁|11|
|CREPE|重|11|
|DIAGNOSTICS|人文科学|11|
|DIVERSE|コスモス|11|
|FREQUENT|レンズ|11|
|HEAVY|マックス|11|
|HUMANITIES|機械|11|
|KOSMOS|医療|11|
|LENS|中|11|
|MAX|ミニPT|11|
|MECHANICAL|MPLUG|11|
|MEDICAL|オプション|11|
|MEDIUM|薬局|11|
|MINIGPT|合計|11|
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|OPTIONS|超|11|
|PHARMACY|魏|11|
|THERE|周|11|
|TOTAL|A上級|11|
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|WEI|コア|11|
|WOULD|F|11|
|ZHOU|ファイン|11|
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|INFIMM|ノー|10|
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|MECHANICS|圧力|10|
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|PERFORMING|SENSECHAT|10|
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|PRESSURE|研究|10|
|PROBLEMS|サブフィールド|10|
|QUALITY|SVIT|10|
|REPRESENTATION|チーム|10|
|SENSECHAT|教科書|10|
|SPHINX|タイプ|10|
|STUDY|UP|10|
|SUBFIELDS|VILA|10|
|SVIT|XCOMPOSER|10|

# GPT

# arxiv
arxiv
https://arxiv.org/

# Multi Modal
pdf 55, txt 52

## Engineering Festa 2024前に必読記事一覧
programの本質は計画だ。programは設計だ。
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/c8545a769c246a458c27

登壇直後版 色使い(JIS安全色) Qiita Engineer Festa 2023〜私しか得しないニッチな技術でLT〜 スライド編 0.15
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/f0d3070d839f4f735b2b

プログラマが知っていると良い「公序良俗」
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/9fe7c0dfac2fbd77a945

逆も真：社会人が最初に確かめるとよいこと。OSEK(69)、Ethernet(59)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/39afe4a728a31b903ddc

統計の嘘。仮説（127）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/63b48ecf258a3471c51b

自分の言葉だけで論理展開できるのが天才なら、文章の引用だけで論理展開できるのが秀才だ。仮説（136）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/97cf07b9e24f860624dd

参考文献駆動執筆(references driven writing)・デンソークリエイト編
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/b27b3f58b8bf265a5cd1

「何を」よりも「誰を」。１０年後のために今見習いたい人たち
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/8045978b16eb49d572b2

Qiitaの記事に３段階または５段階で到達するための方法
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/6e9298296852325adc5e

出力(output)と呼ばないで。これは状態(state)です。
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/80b8b5913b2748867840

coding (101) 一覧を作成し始めた。omake:最近のQiitaで表示しない5つの事象
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/20667f09f19598aedb68

あなたは「勘違いまとめ」から、勘違いだと言っていることが勘違いだといくつ見つけられますか。人間の間違い(human error(125))の種類と対策
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/ae391b77fffb098b8fb4

プログラマの「プログラムが書ける」思い込みは強みだ。３つの理由。仮説（168）統計と確率(17) , OSEK(79)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/bc5dd86e414de402ec29

出力(output)と呼ばないで。これは状態(state)です。
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/80b8b5913b2748867840

これからの情報伝達手段の在り方について考えてみよう。炎上と便乗。
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/71a09077ac195214f0db

ISO/IEC JTC1 SC7 Software and System Engineering
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/48b43f0f6976a078d907

アクセシビリティの知見を発信しよう！（再び）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/03457eb9ee74105ee618

統計論及確率論輪講（再び）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/590874ccfca988e85ea3

読者の心をグッと惹き寄せる7つの魔法
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/b1b5e89bd5c0a211d862

「@kazuo_reve 新人の方によく展開している有益な情報」確認一覧
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/b9380888d1e5a042646b

ソースコードで議論しよう。日本語で議論するの止めましょう（あるプログラミング技術の議論報告）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/8b9811c80f3338c6c0b0

脳内コンパイラの3つの危険
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7025cf2d7bd9f276e382

心理学の本を読むよりはコンパイラ書いた方がよくね。仮説（34）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/fa715732cc148e48880e

NASAを超えるつもりがあれば読んでください。
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/e81669f9cb53109157f6

データサイエンティストの気づき!「勉強して仕事に役立てない人。大嫌い!!」『それ自分かも?』ってなった!!! 
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/d85830d58d8dd7f71d07

「ぼくの好きな先生」「人がやらないことをやれ」プログラマになるまで。仮説（37）　
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/53e4bded9fe5f724b3c4

なぜ経済学徒を辞め、計算機屋になったか（経済学部入学前・入学後・卒業後対応） 転職(1)  
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/06335a1d24c099733f64    

プログラミング言語教育のXYZ。 仮説（52） 
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/1950c5810fb5c0b07be4

【24卒向け】9ヶ月後に年収１０００万円を目指す。二つの関門と三つの道。
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/fb5bff147193f726ad25

「【25卒向け】Qiita Career Meetup for STUDENT」予習の勧め
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/00eadb8a6e738cb6336f

大学入試不合格でも筆記試験のない大学に入って卒業できる。卒業しなくても博士になれる。
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/74adec99f396d64b5fd5

全世界の不登校の子供たち「博士論文」を書こう。世界子供博士論文遠隔実践中心 安全(99)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/912d69032c012bcc84f2

小川メソッド　覚え（書きかけ）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/3593d72eca551742df68

DoCAP（ドゥーキャップ）って何ですか？
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/47e0e6509ab792c43327

views 20,000越え自己記事一覧
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/58e8bd6450957cdecd81

Views１万越え、もうすぐ１万記事一覧 最近いいねをいただいた213記事
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/d2b805717a92459ce853

# 関連資料
' @kazuo_reve 私が効果を確認した「小川メソッド」
https://qiita.com/kazuo_reve/items/a3ea1d9171deeccc04da

' @kazuo_reve 新人の方によく展開している有益な情報
https://qiita.com/kazuo_reve/items/d1a3f0ee48e24bba38f1

' @kazuo_reve Vモデルについて勘違いしていたと思ったこと
https://qiita.com/kazuo_reve/items/46fddb094563bd9b2e1e

# 自己記事一覧
Qiitaで逆リンクを表示しなくなったような気がする。時々、スマフォで表示するとあらわっることがあり、完全に削除したのではなさそう。

４月以降、せっせとリンクリストを作り、統計を取って確率を説明しようとしている。
2025年２月末を目標にしている。

物理記事　上位100
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/66e90fe31fbe3facc6ff

量子(0) 計算機, 量子力学 
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/1cd954cb0eed92879fd4

数学関連記事１００
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/d8dadb49a6397e854c6d

統計(0)一覧
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/80d3b221807e53e88aba

図(0) state, sequence and timing. UML and お絵描き 
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/60440a882146aeee9e8f

品質一覧 
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/2b99b8e9db6d94b2e971

言語・文学記事　１００
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/42d58d5ef7fb53c407d6


自動車　記事　１００
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/f7f0b9ab36569ad409c5

通信記事１００
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/1d67de5e1cd207b05ef7

日本語（０）一欄
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7498dcfa3a9ba7fd1e68

英語(0) 一覧
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/680e3f5cbf9430486c7d

転職(0)一覧
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/f77520d378d33451d6fe

仮説（0）一覧（目標100現在40）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/f000506fe1837b3590df

音楽　一覧(0) 
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/b6e5f42bbfe3bbe40f5d

「@kazuo_reve 新人の方によく展開している有益な情報」確認一覧 
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/b9380888d1e5a042646b

Qiita(0)Qiita関連記事一覧（自分）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/58db5fbf036b28e9dfa6

鉄道（０）鉄道のシステム考察はてっちゃんがてつだってくれる
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/faa4ea03d91d901a618a

安全（0）安全工学シンポジウムに向けて: 21
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/c5d78f3def8195cb2409

一覧の一覧( The directory of directories of mine.) Qiita(100)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7eb0e006543886138f39

Ethernet 記事一覧　Ethernet(0)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/88d35e99f74aefc98794

Wireshark 一覧 wireshark(0)、Ethernet(48) 
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/fbed841f61875c4731d0

線網（Wi-Fi）空中線(antenna)(0) 記事一覧(118/300目標)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/5e5464ac2b24bd4cd001

OSEK OS設計の基礎　OSEK(100)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7528a22a14242d2d58a3

Error一覧 error(0)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/48b6cbc8d68eae2c42b8

C++ Support(0)　
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/8720d26f762369a80514

Coding(0) Rules, C, Secure, MISRA and so on
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/400725644a8a0e90fbb0

coding (101) 一覧を作成し始めた。omake:最近のQiitaで表示しない5つの事象
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/20667f09f19598aedb68

プログラマによる、プログラマのための、統計(0)と確率のプログラミングとその後
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/6e9897eb641268766909

なぜdockerで機械学習するか 書籍・ソース一覧作成中 (目標100)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/ddd12477544bf5ba85e2

言語処理100本ノックをdockerで。python覚えるのに最適。:10+12
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7e7eb7c543e0c18438c4

プログラムちょい替え（0）一覧:4件
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/296d87ef4bfd516bc394

Python(0)記事をまとめたい。
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/088c57d70ab6904ebb53

官公庁・学校・公的団体（NPOを含む）システムの課題、官（０）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/04ee6eaf7ec13d3af4c3

「はじめての」シリーズ　 ベクタージャパン　
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ver. 0.01 初稿 　20240908
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