論文の概要: AgentPS: Agentic Process Supervision for Multi-modal Content Quality Assurance through Multi-round QA

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.15251v1
• Date: Sun, 15 Dec 2024 04:58:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-29 08:00:14.632605
• Title: AgentPS: Agentic Process Supervision for Multi-modal Content Quality Assurance through Multi-round QA
• Title（参考訳）: エージェントPS:マルチラウンドQAによるマルチモーダルコンテンツ品質保証のためのエージェントプロセススーパービジョン
• Authors: Gorden Liu, Yu Sun, Ruixiao Sun, Xin Dong, Hongyu Xiong,
• Abstract要約: textitAgentPSは、エージェントプロセススーパービジョンをMLLMに統合する新しいフレームワークである。 textitAgentPSは、プロプライエタリなTikTokデータセット上でのベースラインMLLMよりも大幅なパフォーマンス向上を示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.450927573476822
• License:
• Abstract: The advanced processing and reasoning capabilities of multimodal large language models (MLLMs) have driven substantial progress in vision-language (VL) understanding tasks. However, while effective for tasks governed by straightforward logic, MLLMs often encounter challenges when reasoning over complex, interdependent logic structures. To address this limitation, we introduce \textit{AgentPS}, a novel framework that integrates Agentic Process Supervision into MLLMs via multi-round question answering during fine-tuning. \textit{AgentPS} demonstrates significant performance improvements over baseline MLLMs on proprietary TikTok datasets, due to its integration of process supervision and structured sequential reasoning. Furthermore, we show that replacing human-annotated labels with LLM-generated labels retains much of the performance gain, highlighting the framework's practical scalability in industrial applications. These results position \textit{AgentPS} as a highly effective and efficient architecture for multimodal classification tasks. Its adaptability and scalability, especially when enhanced by automated annotation generation, make it a powerful tool for handling large-scale, real-world challenges.
• Abstract（参考訳）: マルチモーダル大言語モデル(MLLM)の高度な処理能力と推論能力は、視覚言語(VL)理解タスクの大幅な進歩をもたらした。 しかし、単純な論理によって支配されるタスクには有効であるが、MLLMは複雑で相互依存的な論理構造を推論する際の問題にしばしば遭遇する。 この制限に対処するために,エージェントプロセススーパービジョンをMLLMに統合する新しいフレームワークである‘textit{AgentPS} を紹介する。 \textit{AgentPS}は、プロセス監視と構造化シーケンシャル推論の統合により、プロプライエタリなTikTokデータセット上でのベースラインMLLMよりも大幅にパフォーマンスが向上したことを示している。 さらに,人間の注釈付きラベルをLLMラベルに置き換えることによって,産業アプリケーションにおける実用的スケーラビリティが向上することを示す。 これらの結果は、マルチモーダル分類タスクの高効率かつ効率的なアーキテクチャとして、textit{AgentPS} を位置づけている。 その適応性とスケーラビリティ、特に自動アノテーション生成によって強化された場合、大規模で現実的な課題を扱うための強力なツールになります。

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