[논문리뷰] MME-CC: A Challenging Multi-Modal Evaluation Benchmark of Cognitive Capacity

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저자: Kaiyuan Zhang, Chenghao Yang, Zhoufutu Wen, Sihang Yuan, Qiuyue Wang, Chaoyi Huang 외 다수

핵심 연구 목표

기존 멀티모달 벤치마크들이 텍스트 기반 추론을 과도하게 강조하거나 시각 중심의 인지적 행동을 체계적으로 포착하지 못하여 MLLM의 인지 능력을 불충분하게 평가하는 한계를 해결하는 것을 목표로 합니다. 시각 기반 추론에 중점을 둔 새로운 벤치마크 MME-CC 를 도입하여 MLLM의 인지 능력을 심층적으로 평가하고자 합니다.

핵심 방법론

MME-CC 는 11가지 대표적인 추론 태스크 를 시각 정보, 기하 정보, 시각 지식 추론의 세 가지 기본 범주 로 조직하여 구성됩니다. 데이터는 10명의 어노테이터 팀 이 참여하는 인간-피드백 기반 파이프라인 을 통해 구축되었으며, 모델 기반 필터링 을 통해 단순하거나 중복되는 항목이 제거되었습니다. 모델 평가는 DeepSeek-V3-0324 를 심사위원 모델로 사용하는 LLM-as-a-judge 프로토콜 을 따릅니다.

주요 결과

Gemini-2.5-Pro 가 42.66% 의 최고 전체 점수를 기록하며 클로즈드 소스 모델이 오픈 소스 모델을 전반적으로 능가했습니다. 특히, 공간 및 기하 추론 부문에서는 모든 모델의 성능이 30% 이하 로 여전히 취약함을 드러냈습니다. 일반적인 오류 패턴으로는 방향 인식 오류 , 교차 시점 객체 동일성 유지 실패 , 반사실적 지시사항 불이행 등이 관찰되었습니다.

AI 실무자를 위한 시사점

현재 MLLM이 시각 기반의 복잡한 인지 추론, 특히 공간 및 기하 추론에서 상당한 한계를 가지고 있음을 명확히 보여줍니다. 이는 AI 엔지니어들이 모델 설계 및 훈련 시 시각적 인식과 구조화된 추론의 통합 에 더 집중해야 함을 시사합니다. MME-CC 는 진단적 통찰력을 제공하여 특정 실패 모드를 개선하고, MLLM의 인지 능력을 향상시키기 위한 미래 연구 및 개발 방향을 제시하는 데 활용될 수 있습니다.

⚠️ 알림: 이 리뷰는 AI로 작성되었습니다.