論文の概要: MLLM as Retriever: Interactively Learning Multimodal Retrieval for Embodied Agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.03450v1
• Date: Fri, 4 Oct 2024 14:10:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-02 22:09:37.845690
• Title: MLLM as Retriever: Interactively Learning Multimodal Retrieval for Embodied Agents
• Title（参考訳）: リトリーバーとしてのMLLM: エージェントのマルチモーダル検索を対話的に学習する
• Authors: Junpeng Yue, Xinru Xu, Börje F. Karlsson, Zongqing Lu,
• Abstract要約: MLLMエージェントは、マルチモーダルなタスク関連軌道データを取得することで、複雑なエンボディされたタスクの可能性を実証する。 現在の検索手法は、主に軌跡におけるテキストや視覚的手がかりの表面レベルでの類似性に注目し、その特定のタスクに対する有効性を無視している。 本稿では,MLLMレシーバを微調整するためのインタラクションデータを活用することで,組込みエージェントの性能を向上させる新しい手法であるMLLM as ReTriever (MART)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.419007116364668
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: MLLM agents demonstrate potential for complex embodied tasks by retrieving multimodal task-relevant trajectory data. However, current retrieval methods primarily focus on surface-level similarities of textual or visual cues in trajectories, neglecting their effectiveness for the specific task at hand. To address this issue, we propose a novel method, MLLM as ReTriever (MART), which enhances the performance of embodied agents by utilizing interaction data to fine-tune an MLLM retriever based on preference learning, such that the retriever fully considers the effectiveness of trajectories and prioritize them for unseen tasks. We also introduce Trajectory Abstraction, a mechanism that leverages MLLMs' summarization capabilities to represent trajectories with fewer tokens while preserving key information, enabling agents to better comprehend milestones in the trajectory. Experimental results across various environments demonstrate our method significantly improves task success rates in unseen scenes compared to baseline methods. This work presents a new paradigm for multimodal retrieval in embodied agents, by fine-tuning a general-purpose MLLM as the retriever to assess trajectory effectiveness. All benchmark task sets and simulator code modifications for action and observation spaces will be released.
• Abstract（参考訳）: MLLMエージェントは、マルチモーダルなタスク関連軌道データを取得することで、複雑なエンボディされたタスクの可能性を実証する。 しかし,現在の検索手法は,手前の特定のタスクに対する有効性を無視し,テキストや視覚的手がかりの表面レベルでの類似性に重点を置いている。 この課題に対処するため,MLLM as ReTriever (MART) という新たな手法を提案し,対話データを利用してMLLMレトリバーを選好学習に基づいて微調整し,トラジェクトリの有効性を十分に考慮し,それらを未知のタスクに優先する手法を提案する。 また、MLLMの要約機能を活用して、キー情報を保存しながら少ないトークンでトラジェクトリを表現する機構であるトラジェクトリ抽象化を導入し、エージェントがトラジェクトリのマイルストーンをよりよく理解できるようにする。 様々な環境における実験結果から,本手法はベースライン手法と比較して,見えない場面でのタスク成功率を大幅に向上することが示された。 本研究は,汎用MLLMをトラジェクタとして微調整し,トラジェクタの有効性を評価することで,エンボディエージェントのマルチモーダル検索のための新しいパラダイムを提案する。 アクションと観測空間のすべてのベンチマークタスクセットとシミュレータコード修正がリリースされる。

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