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AgentSGEN: Multi-Agent LLM in the Loop for Semantic Collaboration and GENeration of Synthetic Data

Created by
  • Haebom

저자

Vu Dinh Xuan, Hao Vo, David Murphy, Hoang D. Nguyen

개요

본 논문은 건설 현장 안전 등 안전 중요 응용 분야에서 AI 시스템 훈련을 위한 데이터 부족 문제를 해결하기 위해, 합성 데이터 생성을 위한 새로운 종단간 프레임워크를 제안합니다. 기존 방법들이 합성 장면을 생성할 수 있지만 의미적 깊이가 부족한 한계를 극복하고자, 평가 에이전트(LLM 기반)와 편집 에이전트의 반복적인 협업을 통해 의미적 일관성 및 안전 제약 조건을 충족하는 합성 이미지를 생성하는 다중 에이전트 프레임워크를 제시합니다. LLM의 추론 및 상식적 지식 활용을 통해 안전 중요 시나리오에 맞춘 합성 이미지를 생성하며, 실험 결과 기존 방법의 단점을 해결하고 안전 요구 사항과 시각적 의미를 균형 있게 고려한 유용한 장면을 생성할 수 있음을 보여줍니다.

시사점, 한계점

시사점:
안전 중요 응용 분야에서의 AI 시스템 훈련을 위한 합성 데이터 생성의 새로운 접근 방식 제시
LLM 기반 평가 에이전트를 활용하여 의미적 일관성 및 안전 제약 조건을 효과적으로 적용
기존 방법의 한계점인 의미적 깊이 부족 문제 해결
안전 요구 사항과 시각적 의미를 균형 있게 고려한 합성 데이터 생성 가능성 제시
다양한 안전 관련 멀티미디어 애플리케이션에 적용 가능성
한계점:
제안된 프레임워크의 실제 구현 및 확장성에 대한 추가적인 연구 필요
LLM의 성능에 대한 의존성으로 인한 한계 존재 가능성
다양한 안전 중요 시나리오에 대한 일반화 성능 검증 필요
생성된 합성 데이터의 현실 세계 데이터와의 차이에 대한 분석 및 보완 필요
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