論文の概要: Chain-of-Thought Prompting for Demographic Inference with Large Multimodal Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.15687v1
• Date: Fri, 24 May 2024 16:26:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-27 13:20:55.756073
• Title: Chain-of-Thought Prompting for Demographic Inference with Large Multimodal Models
• Title（参考訳）: 大規模マルチモーダルモデルを用いた図形推論のためのチェーン・オブ・サート・プロンプト
• Authors: Yongsheng Yu, Jiebo Luo,
• Abstract要約: 大規模マルチモーダルモデル (LMM) は、様々な研究課題において変換可能性を示している。 以上の結果から,LMMはゼロショット学習,解釈可能性,未修正入力の処理に長所があることが示唆された。 本稿では,目標外予測問題を効果的に緩和するChain-of-Thought拡張プロンプト手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.58594658683919
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Conventional demographic inference methods have predominantly operated under the supervision of accurately labeled data, yet struggle to adapt to shifting social landscapes and diverse cultural contexts, leading to narrow specialization and limited accuracy in applications. Recently, the emergence of large multimodal models (LMMs) has shown transformative potential across various research tasks, such as visual comprehension and description. In this study, we explore the application of LMMs to demographic inference and introduce a benchmark for both quantitative and qualitative evaluation. Our findings indicate that LMMs possess advantages in zero-shot learning, interpretability, and handling uncurated 'in-the-wild' inputs, albeit with a propensity for off-target predictions. To enhance LMM performance and achieve comparability with supervised learning baselines, we propose a Chain-of-Thought augmented prompting approach, which effectively mitigates the off-target prediction issue.
• Abstract（参考訳）: 従来の人口推定手法は、正確にラベル付けされたデータの監督の下で主に運用されてきたが、変化する社会的景観や多様な文化的文脈への適応に苦慮している。 近年,大規模マルチモーダルモデル (LMM) の出現は,視覚的理解や記述など,様々な研究課題にまたがるトランスフォーメーションの可能性を示している。 本研究では,LMMの人口動態推定への応用について検討し,定量評価と定性評価のベンチマークを導入する。 以上の結果から,LMMにはゼロショット学習,解釈可能性,未修正の「イン・ザ・ワイルド」入力の処理に優位性があることが示唆された。 LMMの性能向上と教師付き学習ベースラインとの整合性向上を目的として,目標外予測問題を効果的に緩和するChain-of-Thought拡張プロンプト手法を提案する。

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