長期行動予測のためにLarge Language Modelを活用する: ビデオからの洞察を得る

核心概念

大規模言語モデル(LLM)は、ビデオ観察から人間の行動を長期的に予測する上で有用な知識を持っている。提案手法AntGPTは、LLMを活用して目標推定と時間的動態のモデル化を行い、最先端の長期行動予測性能を達成する。

要約

本研究は、長期行動予測(LTA)タスクにおいて大規模言語モデル(LLM)の有用性を調査している。
まず、LLMを用いて目標を推定する上位ダウンアプローチと、時間的動態をモデル化する下位アップアプローチの2つのアプローチを提案している。ビデオ観察をアクション系列として表現し、LLMにインプットすることで、目標推定と時間的動態のモデル化が可能となる。
実験の結果、LLMを活用したアプローチが、Ego4D、EPIC-Kitchens-55、EGTEA GAZEなどの既存ベンチマークで最先端の性能を達成することが示された。さらに、LLMが暗黙的に目標推定を行っていることも明らかになった。
最後に、LLMの知識を小型のニューラルネットワークにディストリビューションすることで、効率的な推論が可能となることを示している。

統計

提案手法AntGPTは、Ego4D LTA v1とv2、EPIC-Kitchens-55、EGTEA GAZE+の各ベンチマークで最先端の性能を達成した。
LLMを活用することで、目標推定と時間的動態のモデル化の両方が可能となり、大幅な性能向上が実現された。
LLMの知識を小型のニューラルネットワークにディストリビューションすることで、モデルサイズを1.3%に削減しつつ、同等以上の性能を維持できることが示された。

引用

なし

抽出されたキーインサイト

AntGPT

by Qi Zhao,Shij... 場所 arxiv.org 04-02-2024

https://arxiv.org/pdf/2307.16368.pdf

深掘り質問

LLMを活用したアプローチの限界は何か

LLMを活用したアプローチの限界は、ビデオ表現の固定長アクションによる制約が挙げられます。このアプローチはLTAタスクに効率的かつ効果的ですが、他のタスクには適用が難しい場合があります。例えば、ビジョンの詳細が必要なタスクでは、アクションベースの表現では不十分かもしれません。さらに、ICLやCoTのプロンプト設計は経験的であり、異なるプロンプト戦略を採用することで性能に大きな違いが生じる可能性があります。性能向上のためには、他のビデオ表現との組み合わせや新しいプロンプト戦略の検討が重要です。

他のビデオ表現との組み合わせなど、さらなる性能向上の可能性はあるか

目標推定の精度向上のためには、複数の目標候補を考慮することが有効です。複数の目標候補を考慮することで、モデルがより柔軟に行動を予測し、不確実性を軽減することができます。また、異なる目標候補を考慮することで、モデルの汎化性能が向上し、より現実世界のシナリオに適応できる可能性があります。さらに、精度向上のためには、ICLやCoTのプロンプト設計を改善し、より適切な目標候補を生成することが重要です。

目標推定の精度向上のためには、どのようなアプローチが考えられるか

LLMの知識をディストリビューションする際に重要な設計指針は、適切なプロンプトの設計と効果的な蒸留方法です。適切なプロンプト設計は、LLMが適切な情報を抽出し、タスクに適した知識をエンコードするのに役立ちます。また、効果的な蒸留方法を使用することで、LLMがエンコードした知識をコンパクトなモデルに効率的に転送できます。これにより、複雑なタスクにおいても効率的な推論が可能となり、他のタスクにも応用が可能となります。