論文の概要: EDGE: Enhanced Grounded GUI Understanding with Enriched Multi-Granularity Synthetic Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.19461v1
• Date: Fri, 25 Oct 2024 10:46:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-28 13:36:45.361692
• Title: EDGE: Enhanced Grounded GUI Understanding with Enriched Multi-Granularity Synthetic Data
• Title（参考訳）: EDGE: リッチなマルチグラニュラリティ合成データによる基盤GUI理解の強化
• Authors: Xuetian Chen, Hangcheng Li, Jiaqing Liang, Sihang Jiang, Deqing Yang,
• Abstract要約: 本稿では,大規模視覚言語モデル(LVLM)のGUI理解と対話能力を,データ駆動型アプローチにより向上することを目的とする。 本稿では,Web上のWebページから大規模で粒度の高いトレーニングデータを自動的に生成する汎用データ合成フレームワークEDGEを提案する。 提案手法は,手動アノテーションへの依存を著しく低減し,研究者がWeb上で利用可能な膨大な公開リソースを活用して作業を進めることを可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.801018643716437
• License:
• Abstract: Autonomous agents operating on the graphical user interfaces (GUIs) of various applications hold immense practical value. Unlike the large language model (LLM)-based methods which rely on structured texts and customized backends, the approaches using large vision-language models (LVLMs) are more intuitive and adaptable as they can visually perceive and directly interact with screens, making them indispensable in general scenarios without text metadata and tailored backends. Given the lack of high-quality training data for GUI-related tasks in existing work, this paper aims to enhance the GUI understanding and interacting capabilities of LVLMs through a data-driven approach. We propose EDGE, a general data synthesis framework that automatically generates large-scale, multi-granularity training data from webpages across the Web. Evaluation results on various GUI and agent benchmarks demonstrate that the model trained with the dataset generated through EDGE exhibits superior webpage understanding capabilities, which can then be easily transferred to previously unseen desktop and mobile environments. Our approach significantly reduces the dependence on manual annotations, empowering researchers to harness the vast public resources available on the Web to advance their work. Our source code, the dataset and the model are available at https://anonymous.4open.science/r/EDGE-1CDB.
• Abstract（参考訳）: 様々なアプリケーションのグラフィカルユーザインタフェース(GUI)で動作する自律エージェントは、非常に実用的な価値を持っている。 構造化されたテキストとカスタマイズされたバックエンドに依存する大規模言語モデル(LLM)ベースの手法とは異なり、大きな視覚言語モデル(LVLM)を用いたアプローチは、視覚的に知覚され、スクリーンと直接対話できるため、テキストメタデータやカスタマイズされたバックエンドなしで一般的なシナリオでは不可欠である。 既存の作業におけるGUI関連タスクのための高品質なトレーニングデータが欠如していることを踏まえ、本論文は、データ駆動アプローチによるLVLMのGUI理解と対話能力を向上することを目的としている。 本稿では,Web上のWebページから大規模で粒度の高いトレーニングデータを自動的に生成する汎用データ合成フレームワークEDGEを提案する。 各種GUIおよびエージェントベンチマークによる評価結果から、EDGEによって生成されたデータセットでトレーニングされたモデルは、優れたWebページ理解能力を示し、これまで見つからなかったデスクトップやモバイル環境に簡単に移行できることを示した。 提案手法は,手動アノテーションへの依存を著しく低減し,研究者がWeb上で利用可能な膨大な公開リソースを活用して作業を進めることを可能にする。 ソースコード、データセット、モデルはhttps://anonymous.4open.science/r/EDGE-1CDB.comで公開されています。

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