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CharXiv

概述

CharXiv 是 NeurIPS 2024 提出的一个全面的图表理解基准测试，用于评估多模态大语言模型在来自 arXiv 论文的真实科学图表上的表现。该基准同时考察模型对图表元素的低层次感知能力（描述性任务）和对图表数据的高层次推理能力。

任务描述

• 任务类型：图表理解（描述性 + 推理性）
• 输入：科学图表图像 + 问题
• 输出：自由格式文本答案
• 领域：cs、physics、math、eess、q-bio、q-fin、stat、econ

主要特点

• 包含来自 8 个学科 arXiv 论文的 2,323 张真实科学图表
• 两种问题类型：
  • 描述性（每张图表 4 个）：基础元素识别（标题、坐标轴、图例、趋势等）
  • 推理型（每张图表 1 个）：需要综合数据进行高阶推理
• 19 种描述性问题模板，涵盖信息提取、枚举、模式识别、计数和组合性任务
• 4 种推理答案类型：图表内文本、通用文本、图表内数值、通用数值
• 验证集（1,000 张图表）和测试集（1,323 张图表）
• 依据官方 CharXiv 评分协议，通过 LLM 作为评判者进行评估

评估说明

• 默认评估使用 验证集（1,000 张图表，5,000 个问题）
• 每张图表生成 5 个样本：4 个描述性 + 1 个推理型
• 主要指标：通过 LLM-as-judge 计算的 准确率（Accuracy）
• 子集划分：descriptive 和 reasoning（也可按类别细分）
• 需配置 judge_model_args 以指定 LLM 评判模型
• 论文 | GitHub

属性

属性	值
基准测试名称	charxiv
数据集ID	princeton-nlp/CharXiv
论文	Paper
标签	MultiModal, QA, Reasoning
指标	acc
默认示例数量	0-shot
评估划分	validation

数据统计

指标	值
总样本数	5,000
提示词长度（平均）	276.24 字符
提示词长度（最小/最大）	80 / 687 字符

各子集统计数据：

子集	样本数	提示词平均长度	提示词最小长度	提示词最大长度
descriptive	4,000	261.51	156	432
reasoning	1,000	335.14	80	687

图像统计数据：

指标	值
图像总数	5,000
每样本图像数	最小: 1, 最大: 1, 平均: 1
分辨率范围	1023x139 - 1024x1024
格式	jpeg

样例示例

子集: descriptive

{
  "input": [
    {
      "id": "44ff5b8a",
      "content": [
        {
          "image": "[BASE64_IMAGE: jpeg, ~70.0KB]"
        },
        {
          "text": "For the current plot, what is the spatially highest labeled tick on the y-axis?\n* Your final answer should be the tick value on the y-axis that is explicitly written. Ignore units or scales that are written separately from the tick."
        }
      ]
    }
  ],
  "target": "60",
  "id": 0,
  "group_id": 0,
  "subset_key": "descriptive",
  "metadata": {
    "question_type": "descriptive",
    "question_id": 7,
    "category": "cs",
    "original_id": "2004.10956"
  }
}

提示模板

未定义提示模板。

使用方法

使用 CLI

evalscope eval \
    --model YOUR_MODEL \
    --api-url OPENAI_API_COMPAT_URL \
    --api-key EMPTY_TOKEN \
    --datasets charxiv \
    --limit 10  # 正式评估时请删除此行

使用 Python

from evalscope import run_task
from evalscope.config import TaskConfig

task_cfg = TaskConfig(
    model='YOUR_MODEL',
    api_url='OPENAI_API_COMPAT_URL',
    api_key='EMPTY_TOKEN',
    datasets=['charxiv'],
    dataset_args={
        'charxiv': {
            # subset_list: ['descriptive', 'reasoning']  # 可选，用于评估特定子集
        }
    },
    limit=10,  # 正式评估时请删除此行
)

run_task(task_cfg=task_cfg)