論文の概要: Can Vision-Language Models Infer Speaker's Ignorance? The Role of Visual and Linguistic Cues

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.09120v3
• Date: Sat, 17 May 2025 07:00:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-20 14:57:10.45329
• Title: Can Vision-Language Models Infer Speaker's Ignorance? The Role of Visual and Linguistic Cues
• Title（参考訳）: 視覚言語モデルは話者の無視を推測できるか? : 視覚的・言語的手がかりの役割
• Authors: Ye-eun Cho, Yunho Maeng,
• Abstract要約: 本研究では,視覚言語モデル(VLM)が実用的な推論を行うことができるかどうかを検討する。 視覚的に表現された状況(視覚的キュー)とQUDに基づく言語的プロンプト(言語的キュー)を系統的に操作した。 文脈的情報性を高めるために言語的手がかりが追加されたとき、クロードは両方の文脈的手がかりを統合することで、より人間的な推論を示した。 これらの結果は、これらのモデルが文脈的キューをどのように扱うかが異なるが、クロードの複数のキューを組み合わせる能力は、マルチモーダルモデルにおける実用的能力の出現を示唆する可能性があることを示唆している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This study investigates whether vision-language models (VLMs) can perform pragmatic inference, focusing on ignorance implicatures, utterances that imply the speaker's lack of precise knowledge. To test this, we systematically manipulated contextual cues: the visually depicted situation (visual cue) and QUD-based linguistic prompts (linguistic cue). When only visual cues were provided, three state-of-the-art VLMs (GPT-4o, Gemini 1.5 Pro, and Claude 3.5 sonnet) produced interpretations largely based on the lexical meaning of the modified numerals. When linguistic cues were added to enhance contextual informativeness, Claude exhibited more human-like inference by integrating both types of contextual cues. In contrast, GPT and Gemini favored precise, literal interpretations. Although the influence of contextual cues increased, they treated each contextual cue independently and aligned them with semantic features rather than engaging in context-driven reasoning. These findings suggest that although the models differ in how they handle contextual cues, Claude's ability to combine multiple cues may signal emerging pragmatic competence in multimodal models.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,視覚言語モデル(VLM)が,話者の正確な知識の欠如を示唆する発話の無知性に着目し,実用的な推論を行うことができるかどうかを検討する。 これをテストするために、視覚的に描写された状況(視覚的キュー)とQUDに基づく言語的プロンプト(言語的キュー)を系統的に操作した。 3つの最先端のVLM(GPT-4o、Gemini 1.5 Pro、Claude 3.5 sonnet)は、主に修正された数字の語彙的意味に基づく解釈を生み出した。 文脈的情報性を高めるために言語的手がかりが追加されたとき、クロードは両方の文脈的手がかりを統合することで、より人間的な推論を示した。 対照的に、GPTとGeminiは正確な解釈を好んだ。 文脈的手がかりの影響は増加したが、それぞれの文脈的キューを個別に扱い、文脈的推論に携わるのではなく意味的特徴と整合させた。 これらの結果は、これらのモデルが文脈的キューをどのように扱うかが異なるが、クロードの複数のキューを組み合わせる能力は、マルチモーダルモデルにおける実用的能力の出現を示唆する可能性があることを示唆している。

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