論文の概要: DroidCall: A Dataset for LLM-powered Android Intent Invocation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.00402v1
• Date: Sat, 30 Nov 2024 08:55:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-04 15:46:40.601160
• Title: DroidCall: A Dataset for LLM-powered Android Intent Invocation
• Title（参考訳）: DroidCall: LLMベースのAndroid Intent呼び出しのためのデータセット
• Authors: Weikai Xie, Li Zhang, Shihe Wang, Rongjie Yi, Mengwei Xu,
• Abstract要約: DroidCallは、Androidの正確なインテント呼び出しのための、最初のトレーニングとテストのデータセットです。 非常にフレキシブルで再利用可能なデータ生成パイプラインを使って、DroidCallで10kのサンプルを構築しました。 また、これらの微調整されたモデルを備えたエンドツーエンドのAndroidアプリを提供し、Androidのインテント呼び出しプロセスを実証しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.147660365233947
• License:
• Abstract: The growing capabilities of large language models in natural language understanding significantly strengthen existing agentic systems. To power performant on-device mobile agents for better data privacy, we introduce DroidCall, the first training and testing dataset for accurate Android intent invocation. With a highly flexible and reusable data generation pipeline, we constructed 10k samples in DroidCall. Given a task instruction in natural language, small language models such as Qwen2.5-3B and Gemma2-2B fine-tuned with DroidCall can approach or even surpass the capabilities of GPT-4o for accurate Android intent invocation. We also provide an end-to-end Android app equipped with these fine-tuned models to demonstrate the Android intent invocation process. The code and dataset are available at https://github.com/UbiquitousLearning/DroidCall.
• Abstract（参考訳）: 自然言語理解における大規模言語モデルの増大する能力は、既存のエージェントシステムを大幅に強化する。 データプライバシを改善するために、デバイス上で実行中のモバイルエージェントに電力を供給するために、Androidの正確なインテント呼び出しのための最初のトレーニングおよびテストデータセットであるDroidCallを紹介します。 非常にフレキシブルで再利用可能なデータ生成パイプラインを使って、DroidCallで10kのサンプルを構築しました。 自然言語のタスク命令が与えられた場合、Qwen2.5-3BやGemma2-2BのようなDroidCallで微調整された小さな言語モデルは、正確なAndroidインテント呼び出しのためにGPT-4oの能力に近づいたり、超えたりできる。 また、これらの微調整されたモデルを備えたエンドツーエンドのAndroidアプリを提供し、Androidのインテント呼び出しプロセスを実証しています。 コードとデータセットはhttps://github.com/UbiquitousLearning/DroidCallで公開されている。

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