OmniACT: A Dataset and Benchmark for Multimodal Generalist Autonomous Agents

Core Concepts

OmniACT introduces a dataset and benchmark for assessing agents' capability to generate executable programs for computer tasks, highlighting the challenge for conventional web agents.

Abstract

Human-computer interaction has been manual, but autonomous agents can automate tasks.
OmniACT dataset covers diverse tasks for agent capability assessment.
Strong baseline language models like GPT-4 perform well but still below human proficiency.
The dataset includes desktop and web applications tasks.
DetACT module converts UI images into structured code for downstream models.
Baseline models show varying performance on the dataset.
Multimodal models like GPT-4 Vision show improved performance.
Human evaluators demonstrate high proficiency on tasks.
Future research directions include building multimodal models for autonomous agents.

Stats

GPT-4의 성능은 행동 점수가 11.6으로 높지만 여전히 인간의 능력에 미치지 못함.
LLaMA-13B 및 Vicuna-13B를 QLoRa로 fine-tuning하여 성능 향상.
GPT-4 Vision은 GPT-4보다 행동 점수가 높음.

Quotes

"Virtual agents empower users with limited technical proficiency."
"OmniACT presents a challenge for current state-of-the-art language and multimodal models."
"Human evaluators exhibit high proficiency on most tasks."

Key Insights Distilled From

OmniACT

by Raghav Kapoo... at arxiv.org 02-29-2024

https://arxiv.org/pdf/2402.17553.pdf

Deeper Inquiries

어떻게 현재의 언어 및 멀티모달 모델이 OmniACT의 도전에 대처할 수 있을까?

OmniACT는 복잡한 컴퓨터 작업을 수행하는 데 필요한 다양한 기능을 포함하는 독특한 데이터셋으로, 현재의 언어 및 멀티모달 모델이 이에 대처하기 위해 몇 가지 방법을 채택할 수 있습니다. 먼저, 언어 모델은 자연어 처리 능력을 활용하여 텍스트 기반 작업을 수행하는 데 중요한 역할을 합니다. 이 모델은 텍스트 설명을 이해하고 실행 가능한 코드 또는 작업 스크립트를 생성할 수 있습니다. 또한, 멀티모달 모델은 이미지와 텍스트를 모두 고려하여 작업을 수행하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이미지 정보를 활용하여 화면의 시각적 요소를 이해하고 작업에 필요한 UI 요소를 식별하는 데 도움이 됩니다. 이러한 접근 방식을 결합하여 언어 및 멀티모달 모델이 OmniACT의 도전에 대처할 수 있을 것으로 기대됩니다.

인간 평가자들은 대부분의 작업에서 높은 능력을 보이지만 어떤 작업에서 어려움을 겪을 수 있을까?

인간 평가자들은 대부분의 작업에서 높은 능력을 보일 것으로 예상됩니다. 그러나 어려움을 겪을 수 있는 작업도 있을 수 있습니다. 특히, 시각적으로 복잡한 작업이나 UI 요소를 명확하게 이해해야 하는 작업은 어려울 수 있습니다. 또한, 작업 설명이 모호하거나 UI 스크린샷과 작업 간의 일치가 어려운 경우에도 어려움을 겪을 수 있습니다. 또한, 사용자가 UI에 익숙하지 않거나 작업을 화면과 연결하기 어려운 경우에도 어려움을 겪을 수 있습니다. 이러한 상황에서 인간 평가자들은 정확한 작업을 수행하는 데 어려움을 겪을 수 있을 것으로 예상됩니다.

미래의 연구 방향은 어떻게 다중 모달 모델을 통해 자율 에이전트를 구축하는 데 기여할 수 있을까?

다중 모달 모델은 언어와 시각적 정보를 효과적으로 결합하여 자율 에이전트를 구축하는 데 중요한 역할을 할 수 있습니다. 이러한 모델은 언어 이해와 시각적 이해를 통합하여 복잡한 작업을 수행하는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한, 다중 모달 모델은 화면의 시각적 정보를 활용하여 작업을 수행하는 데 더 나은 이해력을 제공할 수 있습니다. 미래의 연구 방향은 다중 모달 모델의 성능을 향상시키고, 언어 및 시각적 정보를 효과적으로 결합하여 자율적으로 작업을 수행하는 에이전트를 개발하는 데 중점을 둘 것으로 예상됩니다. 이를 통해 보다 강력하고 다양한 컴퓨터 작업을 자동화하는 데 기여할 수 있을 것으로 기대됩니다.