論文の概要: DoraemonGPT: Toward Understanding Dynamic Scenes with Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.08392v2
• Date: Mon, 19 Feb 2024 09:14:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-21 03:29:47.170032
• Title: DoraemonGPT: Toward Understanding Dynamic Scenes with Large Language Models
• Title（参考訳）: doraemongpt: 大規模言語モデルによる動的シーンの理解に向けて
• Authors: Zongxin Yang, Guikun Chen, Xiaodi Li, Wenguan Wang, Yi Yang
• Abstract要約: 我々は,動的ビデオタスクを扱うLLMによって駆動される包括的かつ概念的にエレガントなシステムであるドラモンGPTを考案した。 質問/タスクのあるビデオが与えられた場合、DoraemonGPTは入力されたビデオをタスク関連の属性を格納するシンボリックメモリに変換することから始める。 3つのベンチマークでDoraemonGPTの有効性を広く評価した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 78.43468551763303
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent LLM-driven visual agents mainly focus on solving image-based tasks, which limits their ability to understand dynamic scenes, making it far from real-life applications like guiding students in laboratory experiments and identifying their mistakes. Considering the video modality better reflects the ever-changing nature of real-world scenarios, we devise DoraemonGPT, a comprehensive and conceptually elegant system driven by LLMs to handle dynamic video tasks. Given a video with a question/task, DoraemonGPT begins by converting the input video into a symbolic memory that stores task-related attributes. This structured representation allows for spatial-temporal querying and reasoning by well-designed sub-task tools, resulting in concise intermediate results. Recognizing that LLMs have limited internal knowledge when it comes to specialized domains (e.g., analyzing the scientific principles underlying experiments), we incorporate plug-and-play tools to assess external knowledge and address tasks across different domains. Moreover, a novel LLM-driven planner based on Monte Carlo Tree Search is introduced to explore the large planning space for scheduling various tools. The planner iteratively finds feasible solutions by backpropagating the result's reward, and multiple solutions can be summarized into an improved final answer. We extensively evaluate DoraemonGPT's effectiveness on three benchmarks and challenging in-the-wild scenarios. Code will be released at: https://github.com/z-x-yang/DoraemonGPT.
• Abstract（参考訳）: 最近のllm駆動のビジュアルエージェントは、主に画像ベースのタスクの解決にフォーカスしており、ダイナミックなシーンを理解する能力が制限されている。 ビデオのモダリティは、現実のシナリオの変わらずの性質を反映しているので、動的ビデオタスクを扱うためにLLMによって駆動される包括的で概念的にエレガントなシステムであるDoraemonGPTを考案する。 質問/タスクのあるビデオの場合、DoraemonGPTは入力されたビデオをタスク関連の属性を格納するシンボリックメモリに変換することから始める。 この構造化表現は、よく設計されたサブタスクツールによる時空間クエリと推論を可能にし、簡潔な中間結果をもたらす。 特殊なドメイン(実験の基礎となる科学原理の分析など)に関して、LLMには内部知識が限られていることを認識し、外部知識を評価し、異なるドメインにわたるタスクに対処するためのプラグアンドプレイツールを組み込む。 さらに,モンテカルロ木探索に基づく新しいLCM型プランナを導入し,様々なツールをスケジューリングするための大規模計画空間を探索する。 プランナーは、結果の報酬をバックプロパゲートすることで実現可能な解決策を反復的に見つけ、複数のソリューションを改善された最終回答にまとめることができる。 3つのベンチマークでDoraemonGPTの有効性を広く評価した。 コードは、https://github.com/z-x-yang/DoraemonGPTでリリースされる。

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