論文の概要: OmniACT: A Dataset and Benchmark for Enabling Multimodal Generalist
Autonomous Agents for Desktop and Web
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.17553v2
- Date: Wed, 28 Feb 2024 17:27:39 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-29 17:34:11.671285
- Title: OmniACT: A Dataset and Benchmark for Enabling Multimodal Generalist
Autonomous Agents for Desktop and Web
- Title（参考訳）: omniact: デスクトップとweb用のマルチモーダルジェネラリスト自律エージェントを実現するデータセットとベンチマーク
- Authors: Raghav Kapoor, Yash Parag Butala, Melisa Russak, Jing Yu Koh, Kiran
Kamble, Waseem Alshikh, Ruslan Salakhutdinov
- Abstract要約: エージェントがプログラムを生成する能力を評価するためのベンチマークであるOmniACTを紹介した。
このデータセットは、「次の曲を再生する」といった基本的なタスクと、「ジョン・ドーにメールを送る」といった長い水平線タスクで構成されている。
我々のベンチマークは、コンピュータタスクの自動化における言語モデルエージェントの進捗を計測し、評価するプラットフォームを提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.79408296386536
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: For decades, human-computer interaction has fundamentally been manual. Even
today, almost all productive work done on the computer necessitates human input
at every step. Autonomous virtual agents represent an exciting step in
automating many of these menial tasks. Virtual agents would empower users with
limited technical proficiency to harness the full possibilities of computer
systems. They could also enable the efficient streamlining of numerous computer
tasks, ranging from calendar management to complex travel bookings, with
minimal human intervention. In this paper, we introduce OmniACT, the
first-of-a-kind dataset and benchmark for assessing an agent's capability to
generate executable programs to accomplish computer tasks. Our scope extends
beyond traditional web automation, covering a diverse range of desktop
applications. The dataset consists of fundamental tasks such as "Play the next
song", as well as longer horizon tasks such as "Send an email to John Doe
mentioning the time and place to meet". Specifically, given a pair of screen
image and a visually-grounded natural language task, the goal is to generate a
script capable of fully executing the task. We run several strong baseline
language model agents on our benchmark. The strongest baseline, GPT-4, performs
the best on our benchmark However, its performance level still reaches only 15%
of the human proficiency in generating executable scripts capable of completing
the task, demonstrating the challenge of our task for conventional web agents.
Our benchmark provides a platform to measure and evaluate the progress of
language model agents in automating computer tasks and motivates future work
towards building multimodal models that bridge large language models and the
visual grounding of computer screens.
- Abstract（参考訳）: 何十年もの間、人間とコンピュータのインタラクションは基本的に手作業だった。
現在でも、コンピュータで行われている生産的な作業は、あらゆるステップで人間の入力を必要とする。
自律的な仮想エージェントは、これらのメニアルタスクの多くを自動化するエキサイティングなステップである。
仮想エージェントは、コンピュータシステムの可能性を最大限活用するために、限られた技術能力を持つユーザーに権限を与える。
また、カレンダー管理から複雑な旅行予約まで、人間の介入を最小限に抑えて、多数のコンピュータタスクの効率的な合理化を可能にした。
本稿では,コンピュータタスクを遂行するための実行可能プログラムを生成するエージェントの能力を評価するための,第1世代のデータセットとベンチマークであるOmniACTを紹介する。
私たちのスコープは従来のWebオートメーションを超えて、さまざまなデスクトップアプリケーションをカバーするものです。
データセットは、"Play the next song"のような基本的なタスクと、"Send a email to John Doe mentioning the time and place to meet"のような長い水平線タスクで構成されている。
具体的には、一対の画面イメージと視覚的に接地された自然言語タスクが与えられた場合、タスクを完全に実行可能なスクリプトを生成する。
ベンチマークでは、いくつかの強力なベースライン言語モデルエージェントを実行しています。
最強のベースラインであるGPT-4は、我々のベンチマークで最高の性能を発揮するが、その性能はタスクを完了できる実行可能なスクリプトを生成する能力のわずか15%に留まり、従来のWebエージェントに対するタスクの課題を実証している。
我々のベンチマークは、コンピュータタスクの自動化における言語モデルエージェントの進歩を測定し評価するプラットフォームを提供し、大規模言語モデルとコンピュータ画面の視覚的基盤を橋渡しするマルチモーダルモデルの構築に向けた今後の取り組みを動機付けている。
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