論文の概要: It's Not Just Labeling" -- A Research on LLM Generated Feedback Interpretability and Image Labeling Sketch Features

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.19419v1
• Date: Mon, 26 May 2025 02:13:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-27 16:58:43.105335
• Title: It's Not Just Labeling" -- A Research on LLM Generated Feedback Interpretability and Image Labeling Sketch Features
• Title（参考訳）: 単なるラベリングではない」 -- LLM生成フィードバック解釈性と画像ラベリングスケッチ機能に関する研究
• Authors: Baichuan Li, Larry Powell, Tracy Hammond,
• Abstract要約: 本研究では,大規模言語モデル(LLM)がサポートするスケッチベースのアノテーション手法を提案する。 合成データセットを用いて,スケッチ認識機能とフィードバック指標との関連性を検討する。 私たちの主な貢献は、非専門家のアノテーションを単純化するスケッチベースの仮想アシスタントです。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.0791678502031514
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The quality of training data is critical to the performance of machine learning applications in domains like transportation, healthcare, and robotics. Accurate image labeling, however, often relies on time-consuming, expert-driven methods with limited feedback. This research introduces a sketch-based annotation approach supported by large language models (LLMs) to reduce technical barriers and enhance accessibility. Using a synthetic dataset, we examine how sketch recognition features relate to LLM feedback metrics, aiming to improve the reliability and interpretability of LLM-assisted labeling. We also explore how prompting strategies and sketch variations influence feedback quality. Our main contribution is a sketch-based virtual assistant that simplifies annotation for non-experts and advances LLM-driven labeling tools in terms of scalability, accessibility, and explainability.
• Abstract（参考訳）: トレーニングデータの質は、輸送、ヘルスケア、ロボット工学といった分野における機械学習アプリケーションのパフォーマンスに不可欠である。 しかし、正確な画像ラベリングは、限られたフィードバックを伴う時間を要する専門家駆動の手法に依存していることが多い。 本研究では,大規模言語モデル(LLM)がサポートするスケッチベースのアノテーションアプローチを導入し,技術的障壁の低減とアクセシビリティの向上を図る。 合成データセットを用いて,スケッチ認識機能とLCMフィードバック指標との関連性について検討し,LCM支援ラベリングの信頼性と解釈性の向上を目的とした。 また、戦略の推進やスケッチのバリエーションがフィードバックの品質にどのように影響するかについても検討する。 我々の主な貢献はスケッチベースのバーチャルアシスタントで、非専門家のアノテーションを単純化し、スケーラビリティ、アクセシビリティ、説明可能性の観点からLLM駆動のラベルツールを進化させます。

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