[논문리뷰] From Charts to Code: A Hierarchical Benchmark for Multimodal Models

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저자: Jiahao Tang, Henry Hengyuan Zhao, Lijian Wu, Yifei Tao, Dongxing Mao, Yang Wan, Jingru Tan, Min Zeng, Min Li, Alex Jinpeng Wang

핵심 연구 목표

기존 차트-코드(chart-to-code) 벤치마크가 단순한 재현 작업에 치중하여 대규모 멀티모달 모델(LMM)의 실제 적용 능력과의 격차를 보였습니다. 이에 본 연구는 LMM의 차트 이해 및 코드 생성 능력을 실제 사용 시나리오와 유사하게 점진적으로 난이도를 높여 종합적으로 평가할 수 있는 새로운 계층적 벤치마크를 제시하는 것을 목표로 합니다.

핵심 방법론

본 연구는 Chart2Code라는 세 가지 계층적 난이도 레벨의 벤치마크를 제안합니다. 이는 Level 1 (Chart Reproduction), Level 2 (Chart Editing), **Level 3 (Long-Table to Chart Generation)**으로 구성되며, 22가지 차트 유형에 걸쳐 총 2,023개 태스크를 포함합니다. 모델 성능 평가는 생성된 코드의 실행 가능성(Exec. Rate)과 GPT-5-mini를 활용한 코드 수준의 LLM-score, 그리고 렌더링된 차트 이미지의 시각적 충실도를 평가하는 LMM-score를 사용하여 다각적으로 진행됩니다.

주요 결과

벤치마크 결과, 최신 GPT-5 모델조차 Level 2 편집 태스크에서 코드 기반 평가 평균 0.57, 차트 품질 평가 0.22라는 저조한 성능을 보였습니다. 특히 **Level 3 (Long-Table to Chart Generation)**에서는 대부분의 모델이 실행률 50% 미만을 기록했으며, 시각적 충실도(LMM-score)는 거의 0에 수렴하는 등 복잡한 태스크에서 LMM의 성능이 급격히 저하됨을 확인했습니다. 이는 LMM이 단순 재현에는 유망하지만, 복잡한 시각화 요구 사항을 충족하는 데는 한계가 있음을 시사합니다.

AI 실무자를 위한 시사점

Chart2Code 벤치마크는 현재 LMM이 단순한 차트 재현에는 상당한 가능성을 보이지만, 복잡한 차트 편집, 긴 컨텍스트의 데이터 처리, 그리고 픽셀 수준의 시각적 정확성을 요구하는 실제 시나리오에서는 여전히 상당한 개선이 필요함을 강조합니다. AI 실무자들은 LMM을 활용한 시각화 자동화 시 이러한 한계를 고려해야 하며, 더욱 견고하고 다목적적인 LMM 개발을 위한 연구 방향을 제시합니다.

⚠️ 알림: 이 리뷰는 AI로 작성되었습니다.