論文の概要: ICAL: Continual Learning of Multimodal Agents by Transforming Trajectories into Actionable Insights

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.14596v1
• Date: Thu, 20 Jun 2024 17:45:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-06-24 18:37:49.050586
• Title: ICAL: Continual Learning of Multimodal Agents by Transforming Trajectories into Actionable Insights
• Title（参考訳）: ICAL: 軌道変換によるマルチモーダルエージェントの継続的な学習
• Authors: Gabriel Sarch, Lawrence Jang, Michael J. Tarr, William W. Cohen, Kenneth Marino, Katerina Fragkiadaki,
• Abstract要約: 大規模生成言語モデル (LLMs と VLMs) は、意思決定と後続の指示のためのテキスト内学習において優れている。 In-Context Abstraction Learning (ICAL) を提案する。これは、準最適実験と人間のフィードバックからマルチモーダル体験の洞察を記憶する手法である。 TEAChやVisualWebArenaのマルチモーダルWebエージェント,Ego4Dのアクション予測など,対話型指導の最先端を超越している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.03704123835915
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large-scale generative language and vision-language models (LLMs and VLMs) excel in few-shot in-context learning for decision making and instruction following. However, they require high-quality exemplar demonstrations to be included in their context window. In this work, we ask: Can LLMs and VLMs generate their own prompt examples from generic, sub-optimal demonstrations? We propose In-Context Abstraction Learning (ICAL), a method that builds a memory of multimodal experience insights from sub-optimal demonstrations and human feedback. Given a noisy demonstration in a new domain, VLMs abstract the trajectory into a general program by fixing inefficient actions and annotating cognitive abstractions: task relationships, object state changes, temporal subgoals, and task construals. These abstractions are refined and adapted interactively through human feedback while the agent attempts to execute the trajectory in a similar environment. The resulting abstractions, when used as exemplars in the prompt, significantly improve decision-making in retrieval-augmented LLM and VLM agents. Our ICAL agent surpasses the state-of-the-art in dialogue-based instruction following in TEACh, multimodal web agents in VisualWebArena, and action anticipation in Ego4D. In TEACh, we achieve a 12.6% improvement in goal-condition success. In VisualWebArena, our task success rate improves over the SOTA from 14.3% to 22.7%. In Ego4D action forecasting, we improve over few-shot GPT-4V and remain competitive with supervised models. We show finetuning our retrieval-augmented in-context agent yields additional improvements. Our approach significantly reduces reliance on expert-crafted examples and consistently outperforms in-context learning from action plans that lack such insights.
• Abstract（参考訳）: 大規模生成言語と視覚言語モデル (LLMs と VLMs) は、意思決定と指示の追従のために、数ショットのインコンテクスト学習で優れている。 しかし、それらのコンテキストウィンドウに含めるためには、高品質な模範的なデモが必要である。 LLMとVLMは、汎用的で準最適なデモから、独自のプロンプト例を生成できますか? In-Context Abstraction Learning (ICAL) を提案する。これは、準最適実験と人間のフィードバックからマルチモーダル体験の洞察を記憶する手法である。 新たな領域におけるノイズの多いデモンストレーションが与えられた後、VLMは、非効率なアクションを固定し、認知的抽象化(タスク関係、オブジェクトの状態変化、時間的サブゴール、タスクのコンストラル)を注釈することで、軌道を一般的なプログラムに抽象化する。 これらの抽象化は人間のフィードバックによって洗練され、対話的に適応され、エージェントは類似した環境で軌道を実行しようとする。 その結果,LLM と VLM を検索対象とするエージェントにおいて,プロンプトの例として用いることで,意思決定の大幅な向上が図られた。 TEAChやVisualWebArenaのマルチモーダルWebエージェント,Ego4Dのアクション予測など,対話型指導の最先端を超越している。 TEAChでは,目標条件の成功率が12.6%向上した。 VisualWebArenaでは、タスク成功率は、SOTAを14.3%から22.7%に改善しています。 Ego4D アクション予測では,数発の GPT-4V を改良し,教師付きモデルとの競争を継続する。 検索強化インコンテキストエージェントの微調整により,さらなる改善が期待できる。 我々のアプローチは専門家による事例への依存を著しく減らし、そのような洞察を欠くアクションプランからのコンテキスト内学習を一貫して上回ります。

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