論文の概要: AgentPS: Agentic Process Supervision for Content Moderation with Multimodal LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.15251v2
• Date: Fri, 04 Jul 2025 00:16:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-08 15:46:34.172487
• Title: AgentPS: Agentic Process Supervision for Content Moderation with Multimodal LLMs
• Title（参考訳）: AgentPS:マルチモーダルLCMによるコンテンツモデレーションのためのエージェントプロセススーパービジョン
• Authors: Mingchao Liu, Yu Sun, Ruixiao Sun, Xin Dong, Xiang Shen, Hongyu Xiong,
• Abstract要約: 本稿では,Agentic Process Supervisionを大規模言語モデルに統合するフレームワークであるAgentPSを紹介する。 我々は、AgentPSが、公開ベンチマークとプロプライエタリデータセットのベースラインMLLMよりも大幅に改善されていることを示す。 これらの結果は、大規模産業アプリケーションにおける複雑なマルチモーダル分類のためのスケーラブルで効果的なソリューションとして、AgentPSを確立している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.35901507816989
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• 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 struggle with reasoning complex, detail-intensive logical structures. To address this limitation, we introduce AgentPS, a novel framework that integrates Agentic Process Supervision into MLLMs by sequentially reasoning over ancillary questions during fine-tuning. AgentPS achieves substantial improvements over baseline MLLMs on both public benchmarks and proprietary datasets. Notably, we show that using MLLM-generated ancillary labels in place of human annotations yields only minimal performance degradation, highlighting the method's scalability. These results establish AgentPS as a scalable and effective solution for complex multimodal classification in large-scale industrial applications.
• 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は複雑な詳細集約的な論理構造を推論するのにしばしば苦労する。 本稿では,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AgentPSを紹介する。 AgentPSは、公開ベンチマークとプロプライエタリデータセットの両方のベースラインMLLMよりも大幅に改善されている。 特に,MLLM生成したアシラリーラベルを人間のアノテーションの代わりに使用すると,性能劣化が最小限に抑えられ,メソッドのスケーラビリティが強調される。 これらの結果は、大規模産業アプリケーションにおける複雑なマルチモーダル分類のためのスケーラブルで効果的なソリューションとして、AgentPSを確立している。

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