論文の概要: Commander-GPT: Dividing and Routing for Multimodal Sarcasm Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.19420v1
• Date: Tue, 24 Jun 2025 08:38:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-25 19:48:23.558198
• Title: Commander-GPT: Dividing and Routing for Multimodal Sarcasm Detection
• Title（参考訳）: Commander-GPT:マルチモーダルサーカスム検出のための分割とルーティング
• Authors: Yazhou Zhang, Chunwang Zou, Bo Wang, Jing Qin,
• Abstract要約: コマンド-GPT(Command-GPT)は、軍事コマンド理論にインスパイアされたモジュール型決定ルーティングフレームワークである。 我々のフレームワークは、最先端(SoTA)ベースラインよりもF1スコアが4.4%、11.7%向上している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.47267683821842
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multimodal sarcasm understanding is a high-order cognitive task. Although large language models (LLMs) have shown impressive performance on many downstream NLP tasks, growing evidence suggests that they struggle with sarcasm understanding. In this paper, we propose Commander-GPT, a modular decision routing framework inspired by military command theory. Rather than relying on a single LLM's capability, Commander-GPT orchestrates a team of specialized LLM agents where each agent will be selectively assigned to a focused sub-task such as context modeling, sentiment analysis, etc. Their outputs are then routed back to the commander, which integrates the information and performs the final sarcasm judgment. To coordinate these agents, we introduce three types of centralized commanders: (1) a trained lightweight encoder-based commander (e.g., multi-modal BERT); (2) four small autoregressive language models, serving as moderately capable commanders (e.g., DeepSeek-VL); (3) two large LLM-based commander (Gemini Pro and GPT-4o) that performs task routing, output aggregation, and sarcasm decision-making in a zero-shot fashion. We evaluate Commander-GPT on the MMSD and MMSD 2.0 benchmarks, comparing five prompting strategies. Experimental results show that our framework achieves 4.4% and 11.7% improvement in F1 score over state-of-the-art (SoTA) baselines on average, demonstrating its effectiveness.
• Abstract（参考訳）: マルチモーダルサルカズム理解は高次認知課題である。 大規模言語モデル (LLM) は、多くの下流のNLPタスクにおいて顕著な性能を示してきたが、それらが皮肉な理解に苦しむ証拠が増えている。 本稿では,軍事コマンド理論にヒントを得たモジュール型決定ルーティングフレームワークであるCommand-GPTを提案する。 単一のLLMの能力に頼るのではなく、Command-GPTは特殊なLLMエージェントのチームを編成し、各エージェントはコンテキストモデリングや感情分析など、集中したサブタスクに選択的に割り当てられる。 その後、その出力は指揮官に向けられ、情報を統合して最終的な皮肉判断を行う。 これらのエージェントを協調するために、(1)訓練された軽量エンコーダベースのコマンド(例えば、マルチモーダルBERT)、(2)適度に能力のあるコマンド(例えば、DeepSeek-VL)として機能する4つの小さな自己回帰言語モデル(例えば、DeepSeek-VL)、(3)タスクルーティング、出力アグリゲーション、そしてゼロショット方式で皮肉な意思決定を行う2つの大きなLCMベースのコマンド(Gemini ProとGPT-4o)を紹介する。 MMSDとMMSD 2.0のベンチマークでCommand-GPTを評価し、5つのプロンプト戦略を比較した。 実験結果から,本フレームワークは平均4.4%,11.7%向上し,その有効性を示した。

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