EMMA|多模态推理数据集|教育评估数据集

我们引入了**EMMA（增强型多模态推理）**，这是一个针对数学、物理、化学和编程领域的有机多模态推理的基准。EMMA任务需要高级的跨模态推理，不能通过单独思考每个模态来解决，为MLLMs的推理能力提供了一个增强的测试套件。EMMA由2,788个问题组成，其中1,796个是新构建的，涵盖四个领域。在每个学科中，我们进一步根据每个问题所测量的具体技能提供细粒度的标签。

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数据集介绍

构建方式

EMMA数据集通过整合数学、物理、化学和编程四个领域的多模态问题，构建了一个包含2,788个问题的基准测试集。其中1,796个问题为新构建，其余则来自现有数据集。每个问题均经过精细标注，涵盖问题类型、任务类别、所需技能等多个维度，确保数据集的多样性和复杂性。数据集的构建过程注重跨模态推理能力的评估，旨在为多模态大语言模型（MLLMs）提供更具挑战性的测试环境。

特点

EMMA数据集的核心特点在于其多模态性质，每个问题不仅包含文本描述，还配备了多达五张相关图像，要求模型具备跨模态推理能力。此外，数据集提供了详细的解题步骤、背景知识和问题分类信息，便于研究者深入分析模型的推理过程。数据集涵盖的领域广泛，问题类型多样，包括选择题和开放式问题，能够全面评估模型在不同任务中的表现。

使用方法

EMMA数据集的使用方法简便，用户可通过Hugging Face的`datasets`库直接加载数据。以数学领域为例，使用`load_dataset`函数即可加载测试集。数据集以jsonl格式提供，包含问题ID、问题文本、选项、正确答案、图像、解题步骤等丰富信息。用户可通过自动评估脚本对模型性能进行量化评估，具体方法可参考GitHub仓库中的说明。数据集的设计旨在支持多模态推理研究，适用于模型训练、评估和对比分析。

背景与挑战

背景概述

EMMA（Enhanced MultiModal reAsoning）数据集是一个专注于跨模态推理的基准测试，涵盖数学、物理、化学和编程四个领域。该数据集由Yunzhuo Hao等研究人员于2025年提出，旨在评估多模态大语言模型（MLLMs）在复杂跨模态任务中的推理能力。EMMA包含2,788个问题，其中1,796个为新构建的问题，每个问题都标注了其所需的特定技能。该数据集的推出为多模态推理研究提供了新的测试平台，推动了相关领域的发展。

当前挑战

EMMA数据集面临的挑战主要体现在两个方面。首先，跨模态推理任务要求模型能够同时处理文本和图像信息，并从中提取有效关联，这对模型的综合能力提出了极高要求。其次，数据集的构建过程中，如何确保问题的多样性和复杂性，以及如何准确标注每个问题所需的技能，都是构建团队需要克服的难题。此外，数据集的规模较大，如何高效存储和分发数据也是一个技术挑战。

常用场景

经典使用场景

EMMA数据集在跨模态推理领域具有显著的应用价值，尤其在数学、物理、化学和编程等学科中。该数据集通过结合文本和图像信息，要求模型进行复杂的多模态推理，从而评估和提升多模态大语言模型（MLLMs）的推理能力。经典使用场景包括多模态问答任务，模型需要同时理解文本问题和相关图像信息，以生成准确的答案。

实际应用

在实际应用中，EMMA数据集可用于开发智能教育系统，帮助学生在多学科领域中进行高效学习。例如，通过分析学生在多模态问题中的表现，系统可以提供个性化的学习建议。此外，该数据集还可用于开发智能助手，帮助用户解决复杂的跨模态问题，如编程调试或科学实验设计。

衍生相关工作

EMMA数据集的发布催生了一系列相关研究工作，特别是在多模态推理模型的优化和评估方面。基于该数据集的研究成果包括改进的多模态融合算法、跨模态注意力机制以及针对特定学科的多模态推理模型。这些工作不仅提升了模型的性能，还为多模态推理领域提供了新的研究方向。