MIP-GAFデータセットの注釈プロセスにおいて、人間の注釈者とマルチモーダル大規模言語モデルの意見が一致しなかった場合の対処方法はどのようなものか。
MIP-GAFデータセットの注釈プロセスでは、マルチモーダル大規模言語モデル（MLLM）が最初に最も重要な人物（MIP）を特定し、その重要性に関する理由を生成します。しかし、人間の注釈者とMLLMの意見が一致しない場合、プロセスは二段階に分かれています。第一段階では、MLLMが生成した注釈を人間の注釈者が確認し、合意が得られた場合はそのまま採用されます。もし意見が異なる場合、注釈者は画像を再評価し、MLLMの選択に対する異議を申し立てることができます。この場合、VGG Annotatorツールを使用して手動で注釈を行い、最終的には人間の注釈者の多数決によってMIPが決定されます。このようにして、MLLMの初期判断と人間の判断を組み合わせることで、より正確なMIPの特定が可能となります。