Tool-MCoT：コンテンツ安全性モデレーションのためのツール拡張マルチモーダル・チェーン・オブ・ソート
arXiv cs.CL / 2026/4/9
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要点
- Tool-MCoTは、異なるメディア種別にまたがる複雑な入力を扱うことを目的とした、コンテンツ安全性モデレーションのためのツール拡張マルチモーダル・チェーン・オブ・ソート手法として提示される。
- この手法では、大規模LLMによって生成されたツール拡張チェーン・オブ・ソートの学習データを用いて、小型言語モデル（SLM）を微調整し、推論とモデレーション判断を改善する。
- 論文で報告された実験では、ベースラインと比較して微調整済みSLMが大きな性能向上を示しつつ、実運用に耐えるモデレーション効果を維持している。
- 重要な効率化の貢献として、モデルが外部ツールを選択的に呼び出すことを学習し、モデレーション精度と推論の遅延／コストのトレードオフを改善している。
- 本研究は、ツール拡張とSLMの導入によって計算オーバーヘッドを削減し、LLMベースのモデレーションシステムを展開する際のスケーラビリティ上の課題に取り組む。
