FinMMDocR：金融マルチモーダル推論のための新しいベンチマーク

この論文は、複雑な金融推論タスクにおけるマルチモーダル大規模言語モデル（MLLM）を評価するために設計された新しいベンチマーク、FinMMDocRを紹介しています。このベンチマークの主な貢献は、シナリオ認識、文書理解（広範な文書の幅と深さ）、および多段階計算に焦点を当てていることであり、既存のベンチマークよりも挑戦的で現実的です。最高のパフォーマンスを発揮するMLLMの低い精度（58.0％）は、タスクの難しさと将来の研究の可能性を浮き彫りにしています。

• •FinMMDocRは、金融推論におけるMLLMを評価するための新しいベンチマークです。
• •シナリオ認識、文書理解、および多段階計算を重視しています。
• •このベンチマークは、既存のものよりも挑戦的で現実的になるように設計されています。
• •現在のMLLMはベンチマークに苦戦しており、改善の余地があることを示しています。