論文の概要: Transparent and Coherent Procedural Mistake Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.11927v2
• Date: Tue, 27 May 2025 16:59:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-28 14:37:19.074557
• Title: Transparent and Coherent Procedural Mistake Detection
• Title（参考訳）: 透明およびコヒーレントな手続きミス検出
• Authors: Shane Storks, Itamar Bar-Yossef, Yayuan Li, Zheyuan Zhang, Jason J. Corso, Joyce Chai,
• Abstract要約: 手続き的誤り検出(英: Procedural mis detection、PMD)は、人間がタスクをうまく実行したかどうかを分類する難しい問題である(手続き的テキストで特定)。 我々は、意思決定に視覚的自己対話的合理性を生成するためにPMDを拡張した。 近年のヴィジュアル・アンド・ランゲージモデル(VLM)で観察される印象的かつ成熟した画像理解能力を考えると、個々のフレームに基づいてPMDに適したベンチマークデータセットをキュレートする。 我々の改定は前例のない透明性を実現するため、自然言語推論(NLI)モデルを用いて、生成した有理数のコヒーレンスを2つの自動メトリクスで定式化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.40806437649092
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Procedural mistake detection (PMD) is a challenging problem of classifying whether a human user (observed through egocentric video) has successfully executed a task (specified by a procedural text). Despite significant recent efforts, machine performance in the wild remains nonviable, and the reasoning processes underlying this performance are opaque. As such, we extend PMD to require generating visual self-dialog rationales to inform decisions. Given the impressive, mature image understanding capabilities observed in recent vision-and-language models (VLMs), we curate a suitable benchmark dataset for PMD based on individual frames. As our reformulation enables unprecedented transparency, we leverage a natural language inference (NLI) model to formulate two automated metrics for the coherence of generated rationales. We establish baselines for this reframed task, showing that while VLMs struggle off-the-shelf, their accuracy, coherence, and efficiency can be improved by incorporating these metrics into common inference and fine-tuning methods- though not without tradeoff. Lastly, our multi-faceted metrics visualize common outcomes, highlighting areas for further improvement.
• Abstract（参考訳）: 手続き的誤り検出(英: Procedural mis detection、PMD)は、人間のユーザ(自我中心のビデオを通して観察される)がタスク(手続き的テキストによって特定される)をうまく実行したかどうかを分類する難しい問題である。 最近の大きな取り組みにもかかわらず、野生でのマシンパフォーマンスは依然として実現不可能であり、このパフォーマンスの根底にある推論プロセスは不透明である。 そこで我々は,意思決定に視覚的自己対話的合理性を生成するためにMDを拡張した。 近年のヴィジュアル・アンド・ランゲージモデル(VLM)で観察される印象的かつ成熟した画像理解能力を考えると、個々のフレームに基づいてPMDに適したベンチマークデータセットをキュレートする。 我々の改定は前例のない透明性を実現するため、自然言語推論(NLI)モデルを用いて、生成した有理数のコヒーレンスを2つの自動メトリクスで定式化する。 我々は、このリフレームされたタスクのベースラインを確立し、VLMがオフザシェルフで苦労する一方で、これらのメトリクスを共通の推論や微調整の手法に組み込むことで、その正確性、一貫性、効率を向上させることができることを示した。 最後に、我々の多面的メトリクスは共通の成果を可視化し、さらなる改善の領域を強調します。

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