論文の概要: Can LLMs "Reason" in Music? An Evaluation of LLMs' Capability of Music Understanding and Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.21531v1
• Date: Wed, 31 Jul 2024 11:29:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-01 18:02:39.942131
• Title: Can LLMs "Reason" in Music? An Evaluation of LLMs' Capability of Music Understanding and Generation
• Title（参考訳）: 音楽におけるLLMの「推論」は可能か? : LLMの音楽理解・生成能力の評価
• Authors: Ziya Zhou, Yuhang Wu, Zhiyue Wu, Xinyue Zhang, Ruibin Yuan, Yinghao Ma, Lu Wang, Emmanouil Benetos, Wei Xue, Yike Guo,
• Abstract要約: シンボリック・ミュージック(英: Symbolic Music)は、言語に似た、離散的な記号で符号化される。 近年,大言語モデル (LLM) を記号的音楽領域に適用する研究が進められている。 本研究は, シンボリック・ミュージック・プロセッシングにおけるLLMの能力と限界について, 徹底的に検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.825105824490464
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Symbolic Music, akin to language, can be encoded in discrete symbols. Recent research has extended the application of large language models (LLMs) such as GPT-4 and Llama2 to the symbolic music domain including understanding and generation. Yet scant research explores the details of how these LLMs perform on advanced music understanding and conditioned generation, especially from the multi-step reasoning perspective, which is a critical aspect in the conditioned, editable, and interactive human-computer co-creation process. This study conducts a thorough investigation of LLMs' capability and limitations in symbolic music processing. We identify that current LLMs exhibit poor performance in song-level multi-step music reasoning, and typically fail to leverage learned music knowledge when addressing complex musical tasks. An analysis of LLMs' responses highlights distinctly their pros and cons. Our findings suggest achieving advanced musical capability is not intrinsically obtained by LLMs, and future research should focus more on bridging the gap between music knowledge and reasoning, to improve the co-creation experience for musicians.
• Abstract（参考訳）: シンボリック・ミュージック(英: Symbolic Music)は、言語に似た、離散的な記号で符号化される。 近年, GPT-4 や Llama2 などの大規模言語モデル (LLM) を理解・生成を含む記号的音楽領域に適用する研究が進んでいる。 しかし、Scant Researchは、これらのLLMが高度な音楽理解と条件付き生成、特に、条件付き、編集可能、インタラクティブな人-コンピュータの共同創造プロセスにおいて重要な側面である多段階推論の観点から、どのように振舞うかを詳細に調査している。 本研究は, シンボリック・ミュージック・プロセッシングにおけるLLMの能力と限界について, 徹底的に検討する。 曲レベルの多段階音楽推論において,現在のLLMは低性能であり,複雑な音楽課題に対処する際,学習した音楽知識の活用に失敗することが多い。 LLMの反応の分析は、その長所と短所を明確に強調している。 今後の研究は、音楽の知識と推論のギャップを埋めることに集中して、ミュージシャンの共創体験を改善することにある。

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