論文の概要: Evaluating Zero-Shot and One-Shot Adaptation of Small Language Models in Leader-Follower Interaction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.23312v1
• Date: Thu, 26 Feb 2026 18:20:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-27 18:41:22.842023
• Title: Evaluating Zero-Shot and One-Shot Adaptation of Small Language Models in Leader-Follower Interaction
• Title（参考訳）: リーダー-フォロワー相互作用における小言語モデルのゼロショットとワンショット適応の評価
• Abstract要約: リーダー-フォロワー相互作用は人間-ロボット相互作用(HRI)において重要なパラダイムである 小言語モデル(SLM)は潜在的な代替手段を提供するが、HRIにおける役割分類の有効性は体系的に評価されていない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3511057160494195
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Leader-follower interaction is an important paradigm in human-robot interaction (HRI). Yet, assigning roles in real time remains challenging for resource-constrained mobile and assistive robots. While large language models (LLMs) have shown promise for natural communication, their size and latency limit on-device deployment. Small language models (SLMs) offer a potential alternative, but their effectiveness for role classification in HRI has not been systematically evaluated. In this paper, we present a benchmark of SLMs for leader-follower communication, introducing a novel dataset derived from a published database and augmented with synthetic samples to capture interaction-specific dynamics. We investigate two adaptation strategies: prompt engineering and fine-tuning, studied under zero-shot and one-shot interaction modes, compared with an untrained baseline. Experiments with Qwen2.5-0.5B reveal that zero-shot fine-tuning achieves robust classification performance (86.66% accuracy) while maintaining low latency (22.2 ms per sample), significantly outperforming baseline and prompt-engineered approaches. However, results also indicate a performance degradation in one-shot modes, where increased context length challenges the model's architectural capacity. These findings demonstrate that fine-tuned SLMs provide an effective solution for direct role assignment, while highlighting critical trade-offs between dialogue complexity and classification reliability on the edge.
• Abstract（参考訳）: リーダー-フォロワー相互作用は人間-ロボット相互作用(HRI)において重要なパラダイムである。 しかし、資源に制約のある移動ロボットや補助ロボットでは、リアルタイムに役割を割り当てることは依然として困難である。 大きな言語モデル(LLM)は、自然な通信を約束する一方で、そのサイズとレイテンシはデバイス上のデプロイメントに制限されている。 小言語モデル(SLM)は潜在的な代替手段を提供するが、HRIにおける役割分類の有効性は体系的に評価されていない。 本稿では,リーダー・フォロワー通信のためのSLMのベンチマークを行い,公開データベースから派生した新しいデータセットを導入し,対話固有のダイナミクスを捉えるために合成サンプルを付加する。 ゼロショットモードとワンショットインタラクションモードで, 即時工学と微調整の2つの適応戦略を, トレーニングされていないベースラインと比較して検討した。 Qwen2.5-0.5Bの実験では、ゼロショットの微調整は低レイテンシ(サンプルあたり22.2ミリ秒)を維持しながら堅牢な分類性能(86.66%の精度)を実現し、ベースラインとプロンプトエンジニアリングのアプローチを大きく上回っている。 しかし、結果としてはワンショットモードのパフォーマンス低下も示され、そこではコンテキスト長の増大がモデルのアーキテクチャ能力に挑戦する。 これらの結果から、微調整SLMは、対話の複雑さとエッジ上の分類信頼性の重大なトレードオフを強調しつつ、直接的な役割割り当てに有効なソリューションであることが示された。

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