論文の概要: Driving with LLMs: Fusing Object-Level Vector Modality for Explainable Autonomous Driving

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.01957v1
• Date: Tue, 3 Oct 2023 11:05:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-04 14:51:30.896490
• Title: Driving with LLMs: Fusing Object-Level Vector Modality for Explainable Autonomous Driving
• Title（参考訳）: LLMによる運転: 説明可能な自律運転のためのオブジェクトレベルベクトルモダリティの融合
• Authors: Long Chen, Oleg Sinavski, Jan H\"unermann, Alice Karnsund, Andrew James Willmott, Danny Birch, Daniel Maund, Jamie Shotton
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、特に一般化と解釈可能性において、自動運転分野において有望であることを示している。 我々は,ベクトル化された数値を事前学習したLLMにマージして,運転状況における文脈理解を改善する,ユニークなオブジェクトレベルのマルチモーダルLLMアーキテクチャを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.728693243652425
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have shown promise in the autonomous driving sector, particularly in generalization and interpretability. We introduce a unique object-level multimodal LLM architecture that merges vectorized numeric modalities with a pre-trained LLM to improve context understanding in driving situations. We also present a new dataset of 160k QA pairs derived from 10k driving scenarios, paired with high quality control commands collected with RL agent and question answer pairs generated by teacher LLM (GPT-3.5). A distinct pretraining strategy is devised to align numeric vector modalities with static LLM representations using vector captioning language data. We also introduce an evaluation metric for Driving QA and demonstrate our LLM-driver's proficiency in interpreting driving scenarios, answering questions, and decision-making. Our findings highlight the potential of LLM-based driving action generation in comparison to traditional behavioral cloning. We make our benchmark, datasets, and model available for further exploration.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(llm)は自動運転分野、特に一般化と解釈性において有望である。 本稿では,ベクトル化数値モダリティと事前学習されたllmを融合した,ユニークなオブジェクトレベルのマルチモーダルllmアーキテクチャを提案する。 また,教師LLM(GPT-3.5)が生成する質問応答ペアとRLエージェントで収集した高品質な制御コマンドとを組み合わせ,10k運転シナリオから導出した160kQAペアのデータセットを提案する。 ベクターキャプタリング言語データを用いた静的LLM表現と数値ベクトルモダリティを一致させるための事前学習戦略が考案された。 また、運転QAの評価基準を導入し、運転シナリオの解釈、質問への回答、意思決定におけるLCMドライバの熟練度を示す。 本研究は, 従来の行動クローンと比較して, LLMによる運転行動生成の可能性を強調した。 ベンチマークやデータセット、モデルを使って、さらなる調査を行っています。

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