論文の概要: Magma: A Foundation Model for Multimodal AI Agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.13130v1
• Date: Tue, 18 Feb 2025 18:55:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-19 20:12:09.138221
• Title: Magma: A Foundation Model for Multimodal AI Agents
• Title（参考訳）: Magma: マルチモーダルAIエージェントの基礎モデル
• Authors: Jianwei Yang, Reuben Tan, Qianhui Wu, Ruijie Zheng, Baolin Peng, Yongyuan Liang, Yu Gu, Mu Cai, Seonghyeon Ye, Joel Jang, Yuquan Deng, Lars Liden, Jianfeng Gao,
• Abstract要約: Magmaは、デジタルと物理の両方の世界でマルチモーダルAIエージェントタスクを提供する基盤モデルである。 エージェント機能を実現するために、Magmaは画像、ビデオ、ロボットデータなど、多種多様なデータセットを事前訓練している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 85.53847140774839
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present Magma, a foundation model that serves multimodal AI agentic tasks in both the digital and physical worlds. Magma is a significant extension of vision-language (VL) models in that it not only retains the VL understanding ability (verbal intelligence) of the latter, but is also equipped with the ability to plan and act in the visual-spatial world (spatial-temporal intelligence) and complete agentic tasks ranging from UI navigation to robot manipulation. To endow the agentic capabilities, Magma is pretrained on large amounts of heterogeneous datasets spanning from images, videos to robotics data, where the actionable visual objects (e.g., clickable buttons in GUI) in images are labeled by Set-of-Mark (SoM) for action grounding, and the object movements (e.g., the trace of human hands or robotic arms) in videos are labeled by Trace-of-Mark (ToM) for action planning. Extensive experiments show that SoM and ToM reach great synergy and facilitate the acquisition of spatial-temporal intelligence for our Magma model, which is fundamental to a wide range of tasks as shown in Fig.1. In particular, Magma creates new state-of-the-art results on UI navigation and robotic manipulation tasks, outperforming previous models that are specifically tailored to these tasks. On image and video-related multimodal tasks, Magma also compares favorably to popular large multimodal models that are trained on much larger datasets. We make our model and code public for reproducibility at https://microsoft.github.io/Magma.
• Abstract（参考訳）: 我々は、デジタルと物理の両方の世界でマルチモーダルAIエージェントタスクを提供する基礎モデルMagmaを紹介する。 Magmaは視覚言語(VL)モデルの大幅な拡張であり、後者のVL理解能力(言語知能)を保持するだけでなく、視覚空間の世界(時空間知能)における計画と行動の能力や、UIナビゲーションからロボット操作まで、完全なエージェントタスクも備えている。 エージェント機能を実現するために、Magmaは画像、ビデオ、ロボットデータなど多種多様なデータセットを事前訓練し、画像内の実行可能な視覚オブジェクト(例えば、GUIのクリック可能なボタン)をアクショングラウンド用のSet-of-Mark(SoM)にラベル付けし、ビデオ内のオブジェクトの動き(例えば、人間の手やロボットアームの痕跡)をアクションプランニング用のTrace-of-Mark(ToM)にラベル付けする。 大規模な実験により、SoMとToMは大きなシナジーに達し、Magmaモデルに対する時空間知能の獲得を促進することが示され、これは図1に示すように、幅広いタスクに基礎を置いている。 特にMagmaは、UIナビゲーションとロボット操作タスクに関する最新の結果を作成し、これらのタスクに特化している従来のモデルよりも優れている。 画像およびビデオ関連のマルチモーダルタスクに関して、Magmaは、はるかに大きなデータセットでトレーニングされた一般的な大規模マルチモーダルモデルと好意的に比較する。 当社のモデルとコードをhttps://microsoft.github.io/Magma.comで公開しています。

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