論文の概要: Small Models, Big Results: Achieving Superior Intent Extraction through Decomposition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.12423v1
• Date: Mon, 15 Sep 2025 20:20:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-17 17:50:52.752162
• Title: Small Models, Big Results: Achieving Superior Intent Extraction through Decomposition
• Title（参考訳）: 小さなモデル, 大きな結果:分解による上位インテント抽出の実現
• Authors: Danielle Cohen, Yoni Halpern, Noam Kahlon, Joel Oren, Omri Berkovitch, Sapir Caduri, Ido Dagan, Anatoly Efros,
• Abstract要約: 本稿では,ユーザインタラクションの軌跡からユーザ意図を理解するための新しいアプローチを提案する。 構造化されたインタラクションの要約を行い、各ユーザアクションからキー情報をキャプチャする。 第2に,集計した要約をベースとした微調整モデルを用いて意図抽出を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.584946920657517
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Understanding user intents from UI interaction trajectories remains a challenging, yet crucial, frontier in intelligent agent development. While massive, datacenter-based, multi-modal large language models (MLLMs) possess greater capacity to handle the complexities of such sequences, smaller models which can run on-device to provide a privacy-preserving, low-cost, and low-latency user experience, struggle with accurate intent inference. We address these limitations by introducing a novel decomposed approach: first, we perform structured interaction summarization, capturing key information from each user action. Second, we perform intent extraction using a fine-tuned model operating on the aggregated summaries. This method improves intent understanding in resource-constrained models, even surpassing the base performance of large MLLMs.
• Abstract（参考訳）: UIインタラクションの軌跡からユーザ意図を理解することは、インテリジェントエージェント開発において難しいが、重要なフロンティアである。 大規模でデータセンターベースのマルチモーダルな大規模言語モデル(MLLM)は、そのようなシーケンスの複雑さを扱う能力が大きいが、プライバシ保護、低コスト、低レイテンシなユーザエクスペリエンスを提供するためにデバイス上で実行できる小さなモデルでは、正確な意図推論に苦労する。 まず、構造化されたインタラクションの要約を行い、各ユーザアクションからキー情報をキャプチャする。 第2に,集計した要約をベースとした微調整モデルを用いて意図抽出を行う。 この手法は,資源制約モデルにおける意図的理解を改良し,大規模なMLLMのベース性能を超えている。

関連論文リスト

• NExT-OMNI: Towards Any-to-Any Omnimodal Foundation Models with Discrete Flow Matching [64.10695425442164]
  NExT-OMNI(英語版)は、離散フローパラダイムによる統一モデリングを実現するオープンソース・オムニモーダル・ファンデーション・モデルである。 NExT-OMNIは、大規模なインターリーブ付きテキスト、画像、ビデオ、オーディオデータに基づいて訓練され、マルチモーダル生成および理解ベンチマーク上で競合するパフォーマンスを提供する。 さらなる研究を進めるために、トレーニングの詳細、データプロトコル、およびコードとモデルチェックポイントの両方をオープンソース化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-10-15T16:25:18Z)
• Training-free Uncertainty Guidance for Complex Visual Tasks with MLLMs [61.64185573373394]
  本稿では,MLLMの本質的不確かさをプロアクティブ誘導信号として用いた学習自由フレームワークを提案する。 応答不確実性によって候補の視覚入力をスコアする統一的なメカニズムを導入し、モデルが最も健全なデータに自律的にフォーカスできるようにする。 本研究は,本質的な不確実性を活用することが,細粒度マルチモーダル性能を高めるための強力で汎用的な戦略であることを実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-10-01T09:20:51Z)
• Quantization Meets dLLMs: A Systematic Study of Post-training Quantization for Diffusion LLMs [54.70676039314542]
  本稿では拡散に基づく言語モデルの定量化に関する最初の体系的研究について述べる。 異常に大きなアクティベーション値によって特徴付けられるアクティベーションアウトリーチの存在を同定する。 我々は、最先端のPTQ手法を実装し、複数のタスクタイプとモデル変種を包括的に評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-08-20T17:59:51Z)
• Personas within Parameters: Fine-Tuning Small Language Models with Low-Rank Adapters to Mimic User Behaviors [1.8352113484137629]
  正確なレコメンデーションモデルを開発する上での長年の課題は、主にユーザインタラクションの複雑な性質のために、ユーザの振る舞いをシミュレートすることである。 本研究では, 凍結したLarge Language Models (LLMs) を用いてロバストなユーザ表現を抽出し, 微調整小言語モデル (SLMs) を用いたコスト効率, 資源効率のよいユーザエージェントをシミュレートする手法を提案する。 提案手法の有効性を実証し,本手法を用いて開発したユーザエージェントが,オフラインメトリクスとレコメンデータシステムの実環境性能のギャップを埋める可能性を示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-08-18T22:14:57Z)
• Foundation Model for Skeleton-Based Human Action Understanding [56.89025287217221]
  本稿では,統一骨格に基づくDense Representation Learningフレームワークを提案する。 USDRLはトランスフォーマーベースのDense Spatio-Temporal (DSTE)、Multi-Grained Feature Deorrelation (MG-FD)、Multi-Perspective Consistency Training (MPCT)で構成されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-08-18T02:42:16Z)
• LLM-based Bi-level Multi-interest Learning Framework for Sequential Recommendation [54.396000434574454]
  本稿では,暗黙的行動と明示的意味論的視点を組み合わせた新しい多目的SRフレームワークを提案する。 Implicit Behavioral Interest ModuleとExplicit Semantic Interest Moduleの2つのモジュールが含まれている。 4つの実世界のデータセットの実験は、フレームワークの有効性と実用性を検証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-14T13:00:23Z)
• A Closer Look at GAN Priors: Exploiting Intermediate Features for Enhanced Model Inversion Attacks [43.98557963966335]
  Model Inversion (MI)攻撃は、出力情報を利用して、リリースされたモデルからプライバシーに敏感なトレーニングデータを再構築することを目的としている。 GAN(Generative Adversarial Network)の最近の進歩は、MI攻撃の性能向上に大きく貢献している。 本稿では,GAN構造を分解し,中間ブロック間の特徴を利用する中間特徴拡張生成モデル変換(IF-GMI)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-18T19:16:22Z)
• Robust Latent Representation Tuning for Image-text Classification [9.789498730131607]
  大規模モデルに対する頑健な潜在表現チューニング手法を提案する。 提案手法では,モダリティ間の相関を最大化するために,モダリティ潜在翻訳モジュールを導入し,ロバストな表現を実現する。 このフレームワークでは、トレーニング中に共通セマンティクスが洗練され、1つのモダリティがなくてもロバストなパフォーマンスが達成される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-10T06:29:00Z)
• Exploiting Modality-Specific Features For Multi-Modal Manipulation Detection And Grounding [54.49214267905562]
  マルチモーダルな操作検出とグラウンド処理のためのトランスフォーマーベースのフレームワークを構築する。 本フレームワークは,マルチモーダルアライメントの能力を維持しながら,モダリティ特有の特徴を同時に探求する。 本稿では,グローバルな文脈的キューを各モーダル内に適応的に集約する暗黙的操作クエリ(IMQ)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-22T06:55:41Z)
• Scaling Vision-Language Models with Sparse Mixture of Experts [128.0882767889029]
  提案手法は, 等価計算コストの高密度モデルに対して, 様々なベンチマークにおいて, 最先端性能を実現することができることを示す。 我々の研究は、MoEモデルのトレーニングの安定化、モデル解釈可能性に対するMoEの影響の理解、ビジョン言語モデルをスケールする際の計算性能間のトレードオフのバランスに関する貴重な洞察を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-13T16:00:31Z)
• Goal-driven Self-Attentive Recurrent Networks for Trajectory Prediction [31.02081143697431]
  人間の軌道予測は、自動運転車、社会認識ロボット、およびビデオ監視アプリケーションの主要な構成要素である。 本稿では,過去の観測位置のみに作用する軽量な注意型リカレントバックボーンを提案する。 我々はU-Netアーキテクチャに基づく共通のゴールモジュールを使用し、シーン準拠の目的地を予測するために意味情報を抽出する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-25T11:12:37Z)
• Self-Supervised Contrastive Learning for Efficient User Satisfaction Prediction in Conversational Agents [35.2098736872247]
  ユーザとエージェントのインタラクションを学習するための,自己指導型コントラスト学習手法を提案する。 自己教師対象を用いた事前学習モデルは,ユーザ満足度予測に転送可能であることを示す。 また、非常に小さなサンプルサイズに対して、より優れた転送性を確保するために、新しい数発の転送学習手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-21T18:10:58Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。