論文の概要: Is Your LLM Secretly a World Model of the Internet? Model-Based Planning for Web Agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.06559v1
• Date: Sun, 10 Nov 2024 18:50:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-12 14:09:49.541257
• Title: Is Your LLM Secretly a World Model of the Internet? Model-Based Planning for Web Agents
• Title（参考訳）: LLMはインターネットの世界モデルか? Webエージェントのためのモデルベースプランニング
• Authors: Yu Gu, Boyuan Zheng, Boyu Gou, Kai Zhang, Cheng Chang, Sanjari Srivastava, Yanan Xie, Peng Qi, Huan Sun, Yu Su,
• Abstract要約: モデルベースプランニングで言語エージェントを増強する新しいパラダイムを導入する。 我々の方法であるWebDreamerは、LLMが本質的にウェブサイトの構造や機能に関する包括的知識をエンコードしているというキーインサイトを構築している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.1522773245956
• License:
• Abstract: Language agents have demonstrated promising capabilities in automating web-based tasks, though their current reactive approaches still underperform largely compared to humans. While incorporating advanced planning algorithms, particularly tree search methods, could enhance these agents' performance, implementing tree search directly on live websites poses significant safety risks and practical constraints due to irreversible actions such as confirming a purchase. In this paper, we introduce a novel paradigm that augments language agents with model-based planning, pioneering the innovative use of large language models (LLMs) as world models in complex web environments. Our method, WebDreamer, builds on the key insight that LLMs inherently encode comprehensive knowledge about website structures and functionalities. Specifically, WebDreamer uses LLMs to simulate outcomes for each candidate action (e.g., "what would happen if I click this button?") using natural language descriptions, and then evaluates these imagined outcomes to determine the optimal action at each step. Empirical results on two representative web agent benchmarks with online interaction -- VisualWebArena and Mind2Web-live -- demonstrate that WebDreamer achieves substantial improvements over reactive baselines. By establishing the viability of LLMs as world models in web environments, this work lays the groundwork for a paradigm shift in automated web interaction. More broadly, our findings open exciting new avenues for future research into 1) optimizing LLMs specifically for world modeling in complex, dynamic environments, and 2) model-based speculative planning for language agents.
• Abstract（参考訳）: 言語エージェントは、Webベースのタスクを自動化する上で有望な能力を示した。 高度な計画アルゴリズム、特に木探索手法を取り入れることで、これらのエージェントのパフォーマンスが向上する一方で、ライブウェブサイトに直接ツリー検索を実装することは、購入確認のような不可逆的な行動によって、重大な安全性のリスクと実用的な制約をもたらす。 本稿では,複雑なWeb環境における世界モデルとしての大規模言語モデル (LLM) の革新的利用を開拓し,モデルベースプランニングで言語エージェントを強化する新しいパラダイムを提案する。 我々の方法であるWebDreamerは、LLMが本質的にウェブサイトの構造や機能に関する包括的知識をエンコードしているというキーインサイトを構築している。 具体的には、WebDreamerは、自然言語記述を使用して各候補アクション(例えば、このボタンをクリックするとどうなるか?)の結果をシミュレートするためにLSMを使用し、次にこれらの予測結果を評価し、各ステップで最適なアクションを決定する。 オンラインインタラクションを備えた2つの代表的なWebエージェントベンチマーク(VisualWebArenaとMind2Web-live)の実証的な結果は、WebDreamerがリアクティブベースラインよりも大幅に改善されていることを示している。 Web 環境における世界モデルとしての LLM の実用性を確立することにより,自動化された Web インタラクションにおけるパラダイムシフトの基盤となるものとなる。 より広範に、我々の発見は今後の研究のためのエキサイティングな新しい道を開く。 1)複雑な動的環境における世界モデリングに特化したLLMの最適化 2)モデルに基づく言語エージェントの投機計画

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