論文の概要: Multi-Task Reinforcement Learning for Enhanced Multimodal LLM-as-a-Judge

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.11665v1
• Date: Thu, 12 Mar 2026 08:32:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-13 14:46:25.963993
• Title: Multi-Task Reinforcement Learning for Enhanced Multimodal LLM-as-a-Judge
• Title（参考訳）: マルチタスク強化型LLM-as-a-Judgeのためのマルチタスク強化学習
• Authors: Junjie Wu, Xuan Kan, Zihao He, Shunwen Tan, Bo Pan, Kaitai Zhang,
• Abstract要約: 本稿では,MLLM-as-a-Judge(MT-RL-Judge)のためのマルチタスク強化学習を提案する。 MT-RL-Judgeは, 判定の整合性およびヒトの嗜好との相関性において, 強いベースラインに優れることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.66369456854684
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Multimodal Large Language Models (MLLMs) have been widely adopted as MLLM-as-a-Judges due to their strong alignment with human judgment across various visual tasks. However, most existing judge models are optimized for single-task scenarios and struggle to generalize to diverse contexts, which is a critical requirement for reliable evaluation. To address this limitation, we propose Multi-Task Reinforcement Learning for MLLM-as-a-Judge (MT-RL-Judge), a framework that jointly optimizes the judge model across multiple tasks, leveraging the generalization capabilities of RL. Experimental results against several strong baselines demonstrate that MT-RL-Judge outperforms strong baselines in both judgment consistency and correlation with human preferences. Furthermore, our approach exhibits robust generalization on out-of-distribution tasks, further validating its effectiveness.
• Abstract（参考訳）: MLLM(Multimodal Large Language Models, MLLM)は、様々な視覚的タスクにおいて人間の判断と強く一致していることから、MLLM-as-a-Judgesとして広く採用されている。 しかし、既存の審査モデルのほとんどは単一タスクシナリオに最適化されており、信頼性評価の必須要件である多様なコンテキストへの一般化に苦慮している。 本稿では,MLLM-as-a-Judge (MT-RL-Judge) のマルチタスク強化学習を提案する。 MT-RL-Judgeは, 判定の整合性およびヒトの嗜好との相関性において, 強いベースラインに優れることを示した。 さらに,本手法は分布外タスクの堅牢な一般化を示し,その有効性を検証する。

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