論文の概要: ProactiveBench: Benchmarking Proactiveness in Multimodal Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.19466v1
• Date: Thu, 19 Mar 2026 20:58:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-23 19:48:38.885441
• Title: ProactiveBench: Benchmarking Proactiveness in Multimodal Large Language Models
• Title（参考訳）: ProactiveBench: マルチモーダル大規模言語モデルにおけるベンチマークの有効性
• Authors: Thomas De Min, Subhankar Roy, Stéphane Lathuilière, Elisa Ricci, Massimiliano Mancini,
• Abstract要約: ProactiveBenchは、さまざまなタスクにまたがってプロアクティブ性をテストするベンチマークです。 本研究は, (i) MLLMs on ProactiveBench, (ii) MLLMs on (i) MLLMs they are generally lack proactiveness; (ii) proactiveness not correlation with model capacity; (iii) "hinting" at proactiveness is yields only marginal gains。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.06179253173491
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Effective collaboration begins with knowing when to ask for help. For example, when trying to identify an occluded object, a human would ask someone to remove the obstruction. Can MLLMs exhibit a similar "proactive" behavior by requesting simple user interventions? To investigate this, we introduce ProactiveBench, a benchmark built from seven repurposed datasets that tests proactiveness across different tasks such as recognizing occluded objects, enhancing image quality, and interpreting coarse sketches. We evaluate 22 MLLMs on ProactiveBench, showing that (i) they generally lack proactiveness; (ii) proactiveness does not correlate with model capacity; (iii) "hinting" at proactiveness yields only marginal gains. Surprisingly, we found that conversation histories and in-context learning introduce negative biases, hindering performance. Finally, we explore a simple fine-tuning strategy based on reinforcement learning: its results suggest that proactiveness can be learned, even generalizing to unseen scenarios. We publicly release ProactiveBench as a first step toward building proactive multimodal models.
• Abstract（参考訳）: 効果的なコラボレーションは、いつ助けを求めるべきかを知ることから始まる。 例えば、隠された物体を識別しようとすると、人間は誰かに障害物を除去するよう要求する。 MLLMは、簡単なユーザ介入をリクエストすることで、同様の"積極的な"行動を示すことができるか? これを調べるために、ProactiveBenchは、7つの再使用データセットから構築されたベンチマークで、隠蔽対象の認識、画像品質の向上、粗いスケッチの解釈など、さまざまなタスク間でのプロアクティブ性をテストする。 ProactiveBench上で22個のMLLMを評価した。 一 概して積極性に欠ける 二 積極性は、モデル能力と相関しない。 (三)積極性で「隠れる」とすれば、利得は限界となる。 驚くべきことに、会話履歴と文脈内学習はネガティブなバイアスをもたらし、パフォーマンスを阻害することがわかった。 最後に、強化学習に基づく単純な微調整戦略について検討し、その結果から、予測不可能なシナリオに一般化して、積極性を学ぶことが可能であることが示唆された。 プロアクティブなマルチモーダルモデル構築に向けた第一歩として、ProactiveBenchを公開しています。

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