アジュバント研究向けオープンベンチマーク（Adjuvant_benchmark）
概要
Adjuvant_benchmarkは、MLLM（Multimodal Large Language Models）を活用した「アジュバント研究（adjuvant research）」のためのオープンエンドなベンチマークと形式的枠組みを提示するプロジェクトです。リポジトリでは研究の再現性や比較評価を可能にするための設計方針や最小限のアーティファクト（README・画像・ライセンス）を公開しており、主要な論文はICLR 2026に採択済み。公式のデータセットと完全な評価コードは最終調整中で、ICLR 2026終了後に順次公開される予定です。本プロジェクトは、複雑でオープンエンドな科学的問いへMLLMを適用する際の基準と評価方法を提供することを目指しています。
リポジトリの統計情報
- スター数: 22
- フォーク数: 1
- ウォッチャー数: 22
- コミット数: 15
- ファイル数: 3
- メインの言語: 未指定
主な特徴
- ICLR 2026採択の論文に基づくベンチマーク提案と形式的枠組み
- オープンエンドな評価設計：生成、推論、仮説形成を想定
- 完全なデータセットと評価コードは会議後に順次公開予定
- 最小限のリポジトリ構成でポータブルに設計
技術的なポイント
本プロジェクトの技術的注目点は「オープンエンドの科学的問いをMLLMで評価するための枠組み設計」にあります。従来の分類やQAのベンチマークと異なり、アジュバント研究は単純な正解ラベルで解ける問題ではなく、仮説生成、実験設計、文献統合、マルチモーダルデータ（図表・画像を含む）解釈など、複数段階の推論を要求します。Adjuvant_benchmarkはこうした性質を踏まえ、以下の点で差別化を図っています。
- 評価プロトコルの形式化：生成物の評価軸（科学的妥当性、独創性、実行可能性、根拠提示）を定義し、定量評価と定性的評価を組み合わせる設計を採用する想定です。これにより、単一スコアに頼らない多面的な比較が可能になります。
- モジュール化された評価パイプライン：モデルの入力（テキスト・画像等）や出力形式を抽象化して、異なるMLLMや評価器を容易に差し替えられる設計思想を持ちます。実装が公開されれば、研究者は自身のモデルをプラグインして直接比較できます。
- 人間とモデルの協働評価：自動メトリクスだけでなく、人間専門家による審査・スコアリングプロトコルを想定しており、ハイブリッド評価を標準化することで科学的妥当性の担保を図ります。
- 倫理・安全性配慮：医療・生命科学に関わる領域特有のリスク（誤情報の拡散、不適切な治療提案等）を鑑み、データ公開や使用上の注記、再現実験に関する制約・ガイドラインを含める方針が示唆されています。
現在のリポジトリはファイル数が少なく、詳細なコードや完全データは未公開ですが、論文採択（ICLR 2026）に伴い、公開後はベンチマークの再現性や互換性を確保するために、評価スクリプト、サンプルデータ、アノテーションスキーマ、ベースラインモデルの統合例などが提供されることが期待されます。研究者はこれらを用いて、新しいMLLMアプローチの比較、ヒューマン・イン・ザ・ループ実験、モデルの安全性評価を行うことができるでしょう。
プロジェクトの構成
主要なファイルとディレクトリ：
- LICENSE: file
- README.md: file
- img: dir
まとめ
ICLR掲載を果たした枠組み提案で、会議後の完全公開が待たれる将来性の高いベンチマークです。
リポジトリ情報：
- 名前: Adjuvant_benchmark
- 説明: An Open-Ended Benchmark and Formal Framework for Adjuvant Research with MLLMs
- スター数: 22
- 言語: null
- URL: https://github.com/banjiuyufen/Adjuvant_benchmark
- オーナー: banjiuyufen
- アバター: https://avatars.githubusercontent.com/u/52366074?v=4
READMEの抜粋：