論文の概要: Explore, Select, Derive, and Recall: Augmenting LLM with Human-like Memory for Mobile Task Automation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.03003v3
• Date: Wed, 16 Oct 2024 08:15:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-17 13:39:38.743737
• Title: Explore, Select, Derive, and Recall: Augmenting LLM with Human-like Memory for Mobile Task Automation
• Title（参考訳）: Explore, Select, Derive, and Recall: モバイルタスク自動化のためのヒューマンライクなメモリによるLLMの拡張
• Authors: Sunjae Lee, Junyoung Choi, Jungjae Lee, Munim Hasan Wasi, Hojun Choi, Steven Y. Ko, Sangeun Oh, Insik Shin,
• Abstract要約: 本稿では,ヒューマンライクなアプリメモリを備えたモバイルタスク・オートマトンであるMobileGPTを紹介する。 MobileGPTは、モバイルアプリと対話する人間の認知プロセスをエミュレートする。 我々は,オンラインLLMサービス(GPT-3.5およびGPT-4)を用いてMobileGPTを実装し,その性能を18のモバイルアプリで185タスクのデータセット上で評価した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.158152532619576
• License:
• Abstract: The advent of large language models (LLMs) has opened up new opportunities in the field of mobile task automation. Their superior language understanding and reasoning capabilities allow users to automate complex and repetitive tasks. However, due to the inherent unreliability and high operational cost of LLMs, their practical applicability is quite limited. To address these issues, this paper introduces MobileGPT, an innovative LLM-based mobile task automator equipped with a human-like app memory. MobileGPT emulates the cognitive process of humans interacting with a mobile app -- explore, select, derive, and recall. This approach allows for a more precise and efficient learning of a task's procedure by breaking it down into smaller, modular sub-tasks that can be re-used, re-arranged, and adapted for various objectives. We implement MobileGPT using online LLMs services (GPT-3.5 and GPT-4) and evaluate its performance on a dataset of 185 tasks across 18 mobile apps. The results indicate that MobileGPT can automate and learn new tasks with 82.7% accuracy, and is able to adapt them to different contexts with near perfect (98.75%) accuracy while reducing both latency and cost by 62.5% and 68.8%, respectively, compared to the GPT-4 powered baseline.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の出現により、モバイルタスク自動化の分野で新たな機会が開かれた。 その優れた言語理解と推論能力により、ユーザーは複雑で反復的なタスクを自動化できる。 しかし, LLMの信頼性が低く, 運用コストも高いため, 実用性は非常に限られている。 これらの問題に対処するために,本論文では,人間ライクなアプリメモリを備えた,革新的なLCMベースのモバイルタスクオートマトンであるMobileGPTを紹介する。 MobileGPTは、モバイルアプリと対話する人間の認知プロセスをエミュレートする。 このアプローチは、タスクの手順をより正確かつ効率的な学習を可能にし、それをより小さくモジュール化されたサブタスクに分解し、様々な目的に再使用、再配置、適応することができる。 我々は,オンラインLLMサービス(GPT-3.5およびGPT-4)を用いてMobileGPTを実装し,その性能を18のモバイルアプリで185タスクのデータセット上で評価した。 その結果、MobileGPTは82.7%の精度で新しいタスクの自動化と学習が可能であり、GPT-4のベースラインに比べてレイテンシとコストを62.5%、コストを68.8%削減しながら、ほぼ完全(98.75%)の精度で異なるコンテキストに適応できることがわかった。

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