論文の概要: VLASCD: A Visual Language Action Model for Simultaneous Chatting and Decision Making

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.15885v2
• Date: Thu, 21 Aug 2025 02:12:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-22 14:03:17.009477
• Title: VLASCD: A Visual Language Action Model for Simultaneous Chatting and Decision Making
• Title（参考訳）: VLASCD: 同時チャットと意思決定のための視覚言語行動モデル
• Authors: Zuojin Tang, Bin Hu, Chenyang Zhao, De Ma, Gang Pan, Bin Liu,
• Abstract要約: そこで我々は,視覚言語行動モデル(Visual Language Action Model)と呼ばれる並列マルチタスク出力機能を備えた統合学習モデルを提案する。 CARLA自動運転プラットフォーム上でのモデルの評価を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.599617146656335
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Although current mainstream pre-trained large models, such as LLM models represented by ChatGPT and VLA models represented by OpenVLA, have achieved significant progress in multimodal tasks through a "Multiple-Input, Single-Output" (MISO) architecture. However, our investigation reveals that the MISO architecture exhibits fundamental limitations in "Multiple-Input, Multiple-Output" (MIMO) (e.g., parallel multi-tasks output processing): the architecture generates task mutual exclusion effects, leading to resource contention among different tasks when sharing output channels, and consequently resulting in optimization imbalance and performance degradation. In contrast, human MIMO processing inherently enables concurrent task execution (e.g., while dialogue and decision-making) without interference. Inspired by this, in this work, we propose a unified MIMO training model with parallel multi-tasks output capabilities termed Visual Language Action Model for Simultaneously Chatting and Decision Making. We refer to this method as VLASCD or MIMO-VLA, and in the following, we will use these two names interchangeably. We evaluate the model on the CARLA autonomous driving platform. The results show that, compared to LLM models with MISO dialogue capabilities, reinforcement learning models, and VLA models with MISO decision-making capabilities, MIMO-VLA significantly outperforms existing MISO models in simultaneously handling dialogue generation and decision-making tasks within the MIMO scenario.
• Abstract（参考訳）: 現在、ChatGPTで表されるLLMモデルやOpenVLAで表されるVLAモデルのような訓練済みの大規模モデルは、"Multiple-Input, Single-Output" (MISO)アーキテクチャを通じて、マルチモーダルタスクにおいて大きな進歩を遂げている。 しかし,本研究では,MISO アーキテクチャが "Multiple-Input, Multiple-Output" (MIMO) の基本的制約(例えば並列マルチタスク出力処理)を示すことを明らかにした。 対照的に、ヒューマンMIMO処理は本質的に干渉なく同時タスク実行(対話や意思決定など)を可能にする。 そこで本研究では,視覚言語行動モデル(Visual Language Action Model)と呼ばれる並列マルチタスク出力機能を備えたMIMOトレーニングモデルを提案する。 本手法を VLASCD あるいは MIMO-VLA と呼び,以下の2つの名称を相互に使用する。 CARLA自動運転プラットフォーム上でのモデルの評価を行った。 その結果、MIMO-VLAは、MISO対話機能付きLLMモデル、強化学習モデル、MISO意思決定機能付きVLAモデルと比較して、MIMOシナリオ内での対話生成と意思決定タスクの同時処理において、既存のMISOモデルよりも大幅に優れていた。

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