論文の概要: V-Zen: Efficient GUI Understanding and Precise Grounding With A Novel Multimodal LLM
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.15341v2
- Date: Sun, 21 Jul 2024 07:34:44 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-24 01:31:23.002097
- Title: V-Zen: Efficient GUI Understanding and Precise Grounding With A Novel Multimodal LLM
- Title（参考訳）: V-Zen:新しいマルチモーダルLLMによるGUIの効率的な理解と精密グラウンドディング
- Authors: Abdur Rahman, Rajat Chawla, Muskaan Kumar, Arkajit Datta, Adarsh Jha, Mukunda NS, Ishaan Bhola,
- Abstract要約: 本稿では,GUIの理解と基盤化の領域に革命をもたらすために,MLLM (Multimodal Large Language Model) を巧みに構築した V-Zen について述べる。
V-Zenは、効率的な接地と次のアクション予測のための新しいベンチマークを確立する。
V-ZenとGUIDEの統合の成功は、マルチモーダルAI研究における新たな時代の幕開けを告げ、インテリジェントで自律的なコンピューティング体験への扉を開く。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In the rapidly evolving landscape of AI research and application, Multimodal Large Language Models (MLLMs) have emerged as a transformative force, adept at interpreting and integrating information from diverse modalities such as text, images, and Graphical User Interfaces (GUIs). Despite these advancements, the nuanced interaction and understanding of GUIs pose a significant challenge, limiting the potential of existing models to enhance automation levels. To bridge this gap, this paper presents V-Zen, an innovative Multimodal Large Language Model (MLLM) meticulously crafted to revolutionise the domain of GUI understanding and grounding. Equipped with dual-resolution image encoders, V-Zen establishes new benchmarks in efficient grounding and next-action prediction, thereby laying the groundwork for self-operating computer systems. Complementing V-Zen is the GUIDE dataset, an extensive collection of real-world GUI elements and task-based sequences, serving as a catalyst for specialised fine-tuning. The successful integration of V-Zen and GUIDE marks the dawn of a new era in multimodal AI research, opening the door to intelligent, autonomous computing experiences. This paper extends an invitation to the research community to join this exciting journey, shaping the future of GUI automation. In the spirit of open science, our code, data, and model will be made publicly available, paving the way for multimodal dialogue scenarios with intricate and precise interactions.
- Abstract（参考訳）: AI研究と応用の急速な発展の中で、マルチモーダル言語モデル(MLLM)は、テキスト、画像、グラフィカルユーザインタフェース(GUI)といった様々なモダリティからの情報の解釈と統合に適した変換力として登場した。
これらの進歩にもかかわらず、GUIの微妙な相互作用と理解は、自動化レベルを高めるために既存のモデルの可能性を制限するという大きな課題を生んでいる。
このギャップを埋めるために,GUIの理解と基盤化の領域に革命をもたらすために,革新的なマルチモーダル大規模言語モデル(MLLM)であるV-Zenを提案する。
デュアル解像度のイメージエンコーダを備えたV-Zenは、効率的な接地と次のアクション予測のための新しいベンチマークを確立し、自己動作型コンピュータシステムの基盤となる。
補完V-ZenはGUIDEデータセットであり、現実世界のGUI要素とタスクベースのシーケンスの広範なコレクションであり、微調整を専門とする触媒として機能している。
V-ZenとGUIDEの統合の成功は、マルチモーダルAI研究における新たな時代の幕開けを告げ、インテリジェントで自律的なコンピューティング体験への扉を開く。
本稿は、GUI自動化の未来を形作る、このエキサイティングな旅に参加するための研究コミュニティへの招待を拡大する。
オープンサイエンスの精神では、私たちのコード、データ、モデルが公開され、複雑で正確な対話を伴うマルチモーダル対話シナリオの道が開かれます。
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