論文の概要: GUI-WORLD: A Dataset for GUI-oriented Multimodal LLM-based Agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.10819v1
• Date: Sun, 16 Jun 2024 06:56:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-18 20:41:29.316326
• Title: GUI-WORLD: A Dataset for GUI-oriented Multimodal LLM-based Agents
• Title（参考訳）: GUI-WORLD:GUI指向マルチモーダルLCMエージェントのためのデータセット
• Authors: Dongping Chen, Yue Huang, Siyuan Wu, Jingyu Tang, Liuyi Chen, Yilin Bai, Zhigang He, Chenlong Wang, Huichi Zhou, Yiqiang Li, Tianshuo Zhou, Yue Yu, Chujie Gao, Qihui Zhang, Yi Gui, Zhen Li, Yao Wan, Pan Zhou, Jianfeng Gao, Lichao Sun,
• Abstract要約: 本稿では,人間のMLLMアノテーションを巧みに作成するGUI-Worldという新しいデータセットを提案する。 各種GUIコンテンツの理解において,ImageLLMs や VideoLLMs などの最先端MLLMの能力を評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 73.9254861755974
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recently, Multimodal Large Language Models (MLLMs) have been used as agents to control keyboard and mouse inputs by directly perceiving the Graphical User Interface (GUI) and generating corresponding code. However, current agents primarily exhibit excellent understanding capabilities in static environments and are predominantly applied in relatively simple domains, such as Web or mobile interfaces. We argue that a robust GUI agent should be capable of perceiving temporal information on the GUI, including dynamic Web content and multi-step tasks. Additionally, it should possess a comprehensive understanding of various GUI scenarios, including desktop software and multi-window interactions. To this end, this paper introduces a new dataset, termed GUI-World, which features meticulously crafted Human-MLLM annotations, extensively covering six GUI scenarios and eight types of GUI-oriented questions in three formats. We evaluate the capabilities of current state-of-the-art MLLMs, including ImageLLMs and VideoLLMs, in understanding various types of GUI content, especially dynamic and sequential content. Our findings reveal that ImageLLMs struggle with dynamic GUI content without manually annotated keyframes or operation history. On the other hand, VideoLLMs fall short in all GUI-oriented tasks given the sparse GUI video dataset. Based on GUI-World, we take the initial step of leveraging a fine-tuned VideoLLM as a GUI agent, demonstrating an improved understanding of various GUI tasks. However, due to the limitations in the performance of base LLMs, we conclude that using VideoLLMs as GUI agents remains a significant challenge. We believe our work provides valuable insights for future research in dynamic GUI content understanding. The code and dataset are publicly available at our project homepage: https://gui-world.github.io/.
• Abstract（参考訳）: 近年,グラフィカルユーザインタフェース(GUI)を直接認識し,対応するコードを生成することでキーボードやマウスの入力を制御するエージェントとして,MLLM(Multimodal Large Language Models)が使用されている。 しかし、現在のエージェントは、主に静的環境において優れた理解能力を示し、Webやモバイルインターフェースのような比較的単純なドメインで主に適用されます。 我々は、ロバストGUIエージェントは、動的Webコンテンツやマルチステップタスクを含むGUI上の時間情報を知覚できるべきであると論じる。 さらに、デスクトップソフトウェアやマルチウィンドウインタラクションなど、さまざまなGUIシナリオを包括的に理解する必要がある。 そこで本研究では,GUI指向の6つのシナリオと8種類のGUI指向の質問を3つのフォーマットで包括的に記述し,人間のMLLMアノテーションを巧みに構築したGUI-Worldという新しいデータセットを提案する。 各種GUIコンテンツ,特に動的および逐次的コンテンツの理解において,ImageLLMsやVideoLLMsなどの最先端MLLMの能力を評価する。 その結果,ImageLLMは手動で注釈付けされたキーフレームや操作履歴なしで動的GUIコンテンツに苦しむことがわかった。 一方、ビデオLLMは、疎いGUIビデオデータセットを考えると、すべてのGUI指向タスクでは不足している。 GUI-Worldをベースとして、細調整されたVideoLLMをGUIエージェントとして活用し、様々なGUIタスクの理解を深める最初の一歩を踏み出した。 しかし,基本LLMの性能に限界があるため,GUIエージェントとしてVideoLLMを使うことは依然として大きな課題である。 われわれの研究は、動的GUIコンテンツ理解における将来の研究に貴重な洞察をもたらすと信じている。 コードとデータセットはプロジェクトのホームページで公開されています。

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