論文の概要: MobileFlow: A Multimodal LLM For Mobile GUI Agent
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.04346v1
- Date: Fri, 5 Jul 2024 08:37:10 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-08 14:09:46.654613
- Title: MobileFlow: A Multimodal LLM For Mobile GUI Agent
- Title（参考訳）: MobileFlow:モバイルGUIエージェントのためのマルチモーダルLLM
- Authors: Songqin Nong, Jiali Zhu, Rui Wu, Jiongchao Jin, Shuo Shan, Xiutian Huang, Wenhao Xu,
- Abstract要約: 本稿では,モバイルGUIエージェント用のマルチモーダルな大規模言語モデルであるMobileFlowを紹介する。
MobileFlowは約21億のパラメータを含み、新しいハイブリッドビジュアルエンコーダを備えている。
画像データを完全に解釈し、GUIインタラクションタスクのユーザ命令を理解する能力がある。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.7619361168442005
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Currently, the integration of mobile Graphical User Interfaces (GUIs) is ubiquitous in most people's daily lives. And the ongoing evolution of multimodal large-scale models, such as GPT-4v, Qwen-VL-Max, has significantly bolstered the capabilities of GUI comprehension and user action analysis, showcasing the potentiality of intelligent GUI assistants. However, current GUI Agents often need to access page layout information through calling system APIs, which may pose privacy risks. Fixing GUI (such as mobile interfaces) to a certain low resolution might result in the loss of fine-grained image details. At the same time, the multimodal large models built for GUI Agents currently have poor understanding and decision-making abilities for Chinese GUI interfaces, making them difficult to apply to a large number of Chinese apps. This paper introduces MobileFlow, a multimodal large language model meticulously crafted for mobile GUI agents. Transforming from the open-source model Qwen-VL-Chat into GUI domain, MobileFlow contains approximately 21 billion parameters and is equipped with novel hybrid visual encoders, making it possible for variable resolutions of image inputs and good support for multilingual GUI. By incorporating Mixture of Experts (MoE) expansions and pioneering alignment training strategies, MobileFlow has the capacity to fully interpret image data and comprehend user instructions for GUI interaction tasks. Finally, MobileFlow outperforms Qwen-VL-Max and GPT-4v in terms of task execution by GUI agents on both public and our proposed evaluation metrics, and has been successfully deployed in real-world business contexts, proving its effectiveness for practical applications.
- Abstract（参考訳）: 現在、モバイルグラフィカルユーザインタフェース(GUI)の統合は、ほとんどの人の日常生活に広く浸透している。
また,GPT-4vやQwen-VL-Maxといったマルチモーダル大規模モデルの進化により,GUI理解能力とユーザ行動分析能力が大きく向上し,知的GUIアシスタントの可能性を示している。
しかし、現在のGUIエージェントは、しばしばページレイアウト情報に呼び出しシステムAPIを通してアクセスする必要があるため、プライバシー上のリスクが生じる可能性がある。
GUI(例えばモバイルインターフェース)をある程度の低解像度に固定すると、微細な画像の詳細が失われる可能性がある。
同時に、GUI Agents用に構築されたマルチモーダルな大規模モデルは、現在、中国のGUIインターフェースに対する理解と意思決定能力に乏しいため、多数の中国アプリに適用することは困難である。
本稿では,モバイルGUIエージェント用のマルチモーダルな大規模言語モデルであるMobileFlowを紹介する。
オープンソースのQwen-VL-ChatからGUIドメインに変換されるMobileFlowは、約21億のパラメータを含み、新しいハイブリッドビジュアルエンコーダを備えており、画像入力の可変解像度と多言語GUIのサポートが可能である。
Mixture of Experts (MoE)の拡張とアライメントトレーニング戦略のパイオニア化によって、MobileFlowは、画像データを完全に解釈し、GUIインタラクションタスクのユーザインストラクションを理解する能力を持つ。
最後に、MobileFlowは、公開および提案した評価指標の両方においてGUIエージェントによるタスク実行の観点からQwen-VL-MaxとGPT-4vを上回り、実世界のビジネス環境でのデプロイに成功した。
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