[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-CC를 도입하여 MLLM의 인지 능력을 심층적으로 평가하고자 합니다.

핵심 방법론

MME-CC는 11가지 대표적인 추론 태스크를 시각 정보, 기하 정보, 시각 지식 추론의 세 가지 기본 범주로 조직하여 구성됩니다. 데이터는 10명의 어노테이터 팀이 참여하는 인간-피드백 기반 파이프라인을 통해 구축되었으며, 모델 기반 필터링을 통해 단순하거나 중복되는 항목이 제거되었습니다. 모델 평가는 DeepSeek-V3-0324를 심사위원 모델로 사용하는 LLM-as-a-judge 프로토콜을 따릅니다.

주요 결과

Gemini-2.5-Pro가 **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% 이하로 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 통합에 더 집중해야 함을 시사합니다. MME-CC는 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.