論文の概要: Omni-CLST: Error-aware Curriculum Learning with guided Selective chain-of-Thought for audio questuin answering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.12275v1
• Date: Sun, 14 Sep 2025 06:54:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-17 17:50:52.671755
• Title: Omni-CLST: Error-aware Curriculum Learning with guided Selective chain-of-Thought for audio questuin answering
• Title（参考訳）: Omni-CLST:音声質問応答のためのガイド付き選択連鎖を用いた誤り認識カリキュラム学習
• Authors: Jinghua Zhao, Hang Su, Lichun Fan, Zhenbo Luo, Jian Luan, Hui Wang, Haoqin Sun, Yong Qin,
• Abstract要約: Omni-Tは,音声質問応答のための選択連鎖を導出する誤り認識学習フレームワークである。 このフレームワークは、既存の高品質なデータセットを、2つの重要な戦略によって効率的に活用している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.528061510525266
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We propose Omni-CLST, an error-aware Curriculum Learning framework with guided Selective Chain-of-Thought for audio question answering. The framework efficiently leverages existing high-quality dataset through two key strategies: an error-aware curriculum that organizes samples by difficulty, and a guided thought dropout mechanism that focuses reasoning on challenging cases. Integrated with GRPO training, these strategies enable the model to learn more effectively from informative samples. Experiments on MMAU-mini and MMAR demonstrate that Omni-CLST achieves competitive accuracy (73.80% on MMAU-mini) and establishes a new state of the art (64.30% on MMAR), highlighting its robustness and generalization capability in multimodal audio-language understanding.
• Abstract（参考訳）: Omni-CLSTは,音声質問応答のための選択連鎖をガイドした誤り認識学習フレームワークである。 このフレームワークは、既存の高品質なデータセットを、2つの重要な戦略によって効率的に活用している。 これらの戦略はGRPOトレーニングと統合され、情報的サンプルからモデルをより効果的に学習することができる。 MMAU-miniとMMARの実験は、Omni-CLSTが競争精度(MMAU-miniの73.80%)を達成し、新しい最先端(MMARの64.30%)を確立することを示した。

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