論文の概要: Are Multimodal Large Language Models Pragmatically Competent Listeners in Simple Reference Resolution Tasks?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.11807v1
• Date: Fri, 13 Jun 2025 14:09:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-16 17:50:49.822867
• Title: Are Multimodal Large Language Models Pragmatically Competent Listeners in Simple Reference Resolution Tasks?
• Title（参考訳）: マルチモーダル大言語モデルは単純な参照解決課題において実用的に競合するリスナーか?
• Authors: Simeon Junker, Manar Ali, Larissa Koch, Sina Zarrieß, Hendrik Buschmeier,
• Abstract要約: 単純な視覚刺激を特徴とする参照解像度タスクにおける多モーダル大言語モデルの言語能力について検討する。 結果と分析から,色記述の文脈依存的な解釈などの基本的な実用的能力が,最先端のMLLMにおいて依然として大きな課題となっていることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.744161467220686
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We investigate the linguistic abilities of multimodal large language models in reference resolution tasks featuring simple yet abstract visual stimuli, such as color patches and color grids. Although the task may not seem challenging for today's language models, being straightforward for human dyads, we consider it to be a highly relevant probe of the pragmatic capabilities of MLLMs. Our results and analyses indeed suggest that basic pragmatic capabilities, such as context-dependent interpretation of color descriptions, still constitute major challenges for state-of-the-art MLLMs.
• Abstract（参考訳）: カラーパッチやカラーグリッドなど,単純かつ抽象的な視覚刺激を特徴とする参照解像度タスクにおける多モーダル大言語モデルの言語能力について検討する。 この課題は、今日の言語モデルでは難しくなさそうに思えるが、人間のダイアドにとって単純であることから、MLLMの実用能力に関する非常に関連性の高い調査であると考えている。 結果と分析から,色記述の文脈依存的解釈などの基本的な実用的能力は,現在でも最先端のMLLMにおいて大きな課題となっていることが示唆された。

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