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核心概念
도메인 일반 자동 평가 모델을 사용하여 웹 내비게이션 및 기기 제어 에이전트의 성능을 크게 향상시킬 수 있다.
要約
이 논문은 웹 내비게이션 및 기기 제어 에이전트의 성능을 자동으로 평가하고 개선하는 방법을 제안한다.
먼저, 두 가지 접근법을 통해 도메인 일반 자동 평가 모델을 개발했다. 첫 번째는 종단 간 접근법으로 GPT-4V와 같은 고급 비전-언어 모델을 사용한다. 두 번째는 모듈식 접근법으로 비전 모델과 언어 모델을 순차적으로 사용한다.
이 평가 모델들의 성능을 WebArena와 Android-in-the-Wild 벤치마크에서 검증했다. 모델들은 각각 82.1%와 92.9%의 정확도로 인간 평가와 일치했다. 이는 기존의 단일 단계 참조 기반 메트릭보다 훨씬 나은 결과이다.
이어서 이 평가 모델을 활용하여 기존 에이전트의 성능을 개선했다. WebArena에서 Reflexion 기법을 통해 최대 29%의 상대적 성능 향상을, iOS 기기 제어 도메인에서는 필터링된 행동 모방 학습을 통해 75%의 상대적 성능 향상을 달성했다.
이 연구는 도메인 일반 자동 평가 모델이 에이전트 성능 개선에 효과적으로 활용될 수 있음을 보여준다. 특히 실제 환경에서 평가 함수나 인간 감독이 부족한 경우에 유용할 것으로 기대된다.
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Autonomous Evaluation and Refinement of Digital Agents
統計
웹 에이전트의 성공률이 14.4%에서 Reflexion을 통해 최대 29% 향상되었다.
iOS 기기 제어 에이전트의 성공률이 필터링된 행동 모방 학습을 통해 75% 향상되었다.
引用
"도메인 일반 자동 평가 모델을 사용하여 에이전트 성능을 크게 향상시킬 수 있다."
"실제 환경에서 평가 함수나 인간 감독이 부족한 경우에 이 방법이 유용할 것으로 기대된다."
深掘り質問
웹 에이전트와 기기 제어 에이전트의 성능 차이는 무엇이 원인일까
웹 에이전트와 기기 제어 에이전트의 성능 차이는 주로 환경의 복잡성과 작업의 본질에 기인합니다. 웹 에이전트는 웹 페이지 내에서의 작업을 수행하며, 다양한 요소와 상호작용을 필요로 합니다. 반면에 기기 제어 에이전트는 주로 단일한 명령을 통해 기기의 동작을 제어하므로 작업이 더 직관적이고 단순할 수 있습니다. 또한, 웹 에이전트는 시각적 정보를 처리하고 웹 페이지의 구조를 이해해야 하지만, 기기 제어 에이전트는 주로 텍스트 명령을 처리하고 명령에 따라 동작을 수행하므로 작업의 복잡성이 상이할 수 있습니다.
자동 평가 모델의 오류 유형과 원인은 무엇일까
자동 평가 모델의 오류 유형은 주로 이미지 캡션화 과정에서의 정보 손실, 추론 과정에서의 오류, 작업 명세 및 성공 기준의 모호성으로 나눌 수 있습니다. 이를 개선하기 위해서는 먼저 이미지 캡션화 과정에서의 정보 손실을 줄이기 위해 더 정확한 이미지 설명 모델을 개발하고, 추론 과정에서의 오류를 줄이기 위해 더 강력한 기반 모델을 사용하거나 모델을 더 효과적으로 훈련시킬 수 있습니다. 또한, 작업 명세 및 성공 기준의 모호성을 해결하기 위해 더 명확하고 구체적인 작업 정의 및 성공 기준을 도입할 수 있습니다.
이를 개선하기 위한 방법은 무엇일까
이 연구에서 제안된 방법은 다른 도메인의 자율 에이전트에도 적용할 수 있습니다. 다른 도메인의 자율 에이전트에 적용할 때에는 해당 도메인의 특성과 요구 사항을 고려하여 모델을 조정하고 적합한 데이터를 사용하여 모델을 훈련시킬 수 있습니다. 또한, 다른 도메인에서의 적용에는 추가적인 실험과 검증이 필요하며, 모델의 성능을 평가하고 개선하기 위해 지속적인 모니터링과 조정이 필요할 것입니다.
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