論文の概要: GameLabel-10K: Collecting Image Preference Data Through Mobile Game Crowdsourcing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.19830v1
• Date: Mon, 30 Sep 2024 00:00:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-01 22:04:03.555037
• Title: GameLabel-10K: Collecting Image Preference Data Through Mobile Game Crowdsourcing
• Title（参考訳）: GameLabel-10K: モバイルゲームクラウドソーシングによる画像優先データ収集
• Authors: Jonathan Zhou,
• Abstract要約: 本研究は,ゲーム内通貨に報いる有償アノテータをゲームプレイヤに置き換えることによるパフォーマンス向上の可能性を検討する。 私たちはモバイルの歴史戦略ゲーム、Armchair Commanderの開発者と協力して、このアイデアを試しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: The rise of multi-billion parameter models has sparked an intense hunger for data across deep learning. This study explores the possibility of replacing paid annotators with video game players who are rewarded with in-game currency for good performance. We collaborate with the developers of a mobile historical strategy game, Armchair Commander, to test this idea. More specifically, the current study tests this idea using pairwise image preference data, typically used to fine-tune diffusion models. Using this method, we create GameLabel-10K, a dataset with slightly under 10 thousand labels and 7000 unique prompts. In addition to these results, we analyze some limitations of this dataset and publicly release it under an open-source license.
• Abstract（参考訳）: マルチビリオンパラメータモデルの台頭は、ディープラーニングにまたがるデータに対する激しい飢餓を引き起こした。 本研究は,ゲーム内通貨に報いる有償アノテータをゲームプレイヤに置き換えることによるパフォーマンス向上の可能性を検討する。 私たちはモバイルの歴史戦略ゲーム、Armchair Commanderの開発者と協力して、このアイデアを試しています。 より具体的には、現在の研究ではこのアイデアを、通常は微調整拡散モデルに使用されるペアワイズ画像優先データを用いて検証している。 この手法を用いて,約10万のラベルと7000のユニークなプロンプトを持つデータセットであるGameLabel-10Kを作成する。 これらの結果に加えて、このデータセットのいくつかの制限を分析し、オープンソースライセンス下で公開しています。

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