論文の概要: MCP: A Control-Theoretic Orchestration Framework for Synergistic Efficiency and Interpretability in Multimodal Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.16597v1
• Date: Sat, 20 Sep 2025 09:44:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-23 18:58:15.879397
• Title: MCP: A Control-Theoretic Orchestration Framework for Synergistic Efficiency and Interpretability in Multimodal Large Language Models
• Title（参考訳）: MCP:マルチモーダル大言語モデルにおける相乗的効率と解釈可能性のための制御理論オーケストレーションフレームワーク
• Authors: Luyan Zhang,
• Abstract要約: 本研究では,モデル・コントローラ・タスク適応(MCP)に基づく3層協調フレームワークを提案する。 実験の結果,MPPフレームワークはベースラインモデルと比較して,GLUE,COCO,ScienceQAなどのクロスモーダルベンチマークタスクの性能を15～30%向上し,推論効率を40%向上させ,プレゼンテーション層を通じて解釈可能な中間結果を生成し,手動の解釈可能性スコアの90%を得ることができた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Aiming at the problems of computational inefficiency and insufficient interpretability faced by large models in complex tasks such as multi-round reasoning and multi-modal collaboration, this study proposes a three-layer collaboration framework based on model-controller-task adaptation (MCP). By decoupling large model functions into reasoning, generation and retrieval modules, and combining reinforcement learning-driven dynamic routing algorithms and task adaptation mechanisms, the systematic integration of control theory and large model dynamic reasoning is achieved for the first time. Experiments show that the MCP framework improves the performance of cross-modal benchmarking tasks, such as GLUE, COCO, ScienceQA, etc., by 15-30% compared with the baseline model, improves the reasoning efficiency by 40%, and generates the interpretable intermediate results through the Presenter layer, obtaining 90% of the manual interpretability scores, which provides a brand-new technological path to solve the bottleneck of the practical application of the large model.
• Abstract（参考訳）: マルチラウンド推論やマルチモーダル協調といった複雑なタスクにおいて,大規模モデルが直面する計算の非効率性と不十分な解釈可能性の問題に着目し,モデル・コントローラ・タスク適応(MCP)に基づく3層協調フレームワークを提案する。 大規模モデル関数を推論,生成,検索モジュールに分離し,強化学習駆動型動的ルーティングアルゴリズムとタスク適応機構を組み合わせることにより,制御理論と大規模モデル動的推論の体系的統合を初めて達成する。 実験の結果,MPPフレームワークは,GLUE,COCO,ScienceQAなどのクロスモーダルベンチマークタスクの性能を,ベースラインモデルと比較して15～30%向上し,推論効率を40%向上させ,プレゼンテーション層を通じて解釈可能な中間結果を生成し,手動の解釈可能性スコアの90%を取得し,大規模モデルの実用化のボトルネックを解決するための新たな技術パスを提供することがわかった。

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