論文の概要: E-ANT: A Large-Scale Dataset for Efficient Automatic GUI NavigaTion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.14250v2
• Date: Fri, 21 Jun 2024 07:07:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-24 12:14:34.638308
• Title: E-ANT: A Large-Scale Dataset for Efficient Automatic GUI NavigaTion
• Title（参考訳）: E-ANT: 効率的なGUIナビゲートのための大規模データセット
• Authors: Ke Wang, Tianyu Xia, Zhangxuan Gu, Yi Zhao, Shuheng Shen, Changhua Meng, Weiqiang Wang, Ke Xu,
• Abstract要約: textbfE-ANTは中国初のGUIナビゲーションデータセットで、5000以上の小さなappsで4万の人間がトレースしている。 各種MLLMをE-ANT上で評価し,実験結果を十分な精度で示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.85528852487379
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Online GUI navigation on mobile devices has driven a lot of attention recent years since it contributes to many real-world applications. With the rapid development of large language models (LLM), multimodal large language models (MLLM) have tremendous potential on this task. However, existing MLLMs need high quality data to improve its abilities of making the correct navigation decisions according to the human user inputs. In this paper, we developed a novel and highly valuable dataset, named \textbf{E-ANT}, as the first Chinese GUI navigation dataset that contains real human behaviour and high quality screenshots with annotations, containing nearly 40,000 real human traces over 5000+ different tinyAPPs. Furthermore, we evaluate various powerful MLLMs on E-ANT and show their experiments results with sufficient ablations. We believe that our proposed dataset will be beneficial for both the evaluation and development of GUI navigation and LLM/MLLM decision-making capabilities.
• Abstract（参考訳）: モバイルデバイス上のオンラインGUIナビゲーションは、多くの現実世界のアプリケーションに貢献しているため、近年多くの注目を集めている。 大規模言語モデル (LLM) の急速な発展に伴い,マルチモーダル・大規模言語モデル (MLLM) はこの課題に対して大きな可能性を秘めている。 しかし、既存のMLLMでは、人間の入力に応じて正確なナビゲーション決定を行う能力を向上させるために、高品質なデータが必要である。 そこで本研究では,5,000以上の小さなAPPから4万近い実人のトレースを含む,実際の人間の振る舞いと高品質なアノテーション付きスクリーンショットを含む,中国初のGUIナビゲーションデータセットとして,新鮮で高価値なデータセット「textbf{E-ANT}」を開発した。 さらに,E-ANT上での各種強力なMLLMの評価を行い,それらの実験結果を十分な精度で示す。 提案したデータセットはGUIナビゲーションとLLM/MLLM意思決定機能の評価と開発に有用であると考えている。

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