言語モデルと多様なエンボディドエージェントを統合するためのオープンプラットフォーム「LEGENT」

핵심 개념

LEGENTは、大規模言語モデルと大規模多様モデルを使用して、物理環境で対話可能な人間らしいエンボディドエージェントを開発するためのオープンソースプラットフォームである。

초록

LEGENTは、エンボディドAIの分野における大規模言語モデル(LLM)と大規模多様モデル(LMM)の統合を目的としたオープンソースプラットフォームである。

LEGENTは2つの主要な部分から構成されている:

1. 3Dエンボディド環境:

   • 多様で現実的な対話型シーンを提供
   • 視線中心の視覚を持つ人間らしいエージェントを搭載
   • ユーザーフレンドリーなインターフェイスを備える

2. スケーラブルなデータ生成パイプライン:

   • 手順的生成アルゴリズムと言語ガイド型生成手法を使用して、多様なシーンを生成
   • 言語モデルとコントローラーを活用して、エゴセントリックな視覚観測と対応する行動の大規模なトラジェクトリを生成

LEGENTを使用して、LMMをベースとした初期のビジョン-言語-行動モデルを訓練した。このモデルは、ナビゲーションと埋め込み型質問応答の課題において、GPT-4Vを上回る性能を示した。さらに、未知の2部屋環境でも良好な一般化能力を発揮した。

LEGENTは、エンボディドAIとLMMの統合を促進し、オープンソースコミュニティの進歩を後押しすることを目的としている。今後の開発では、より多様なデータ生成、大規模な訓練、リアルワールドに近いアニメーションと物理シミュレーションの統合などに取り組む予定である。

통계

1つの部屋でのナビゲーション課題の成功率: GPT-4V 0.21、ViLA-7B-Sep 1K 0.87、ViLA-7B-Sep 10K 0.96、ViLA-7B-Joint 0.96
2つの部屋でのナビゲーション課題の成功率: GPT-4V 0.17、ViLA-7B-Sep 1K 0.28、ViLA-7B-Sep 10K 0.70、ViLA-7B-Joint 0.70
1つの部屋での埋め込み型質問応答の成功率: GPT-4V 0.25、ViLA-7B-Sep 1K 0.30、ViLA-7B-Sep 10K 0.94、ViLA-7B-Joint 0.92
2つの部屋での埋め込み型質問応答の成功率(一般化テスト): GPT-4V 0.22、ViLA-7B-Sep 1K 0.22、ViLA-7B-Sep 10K 0.52、ViLA-7B-Joint 0.65

인용구

"LEGENTは、大規模言語モデルと大規模多様モデルを使用して、物理環境で対話可能な人間らしいエンボディドエージェントを開発するためのオープンソースプラットフォームである。"
"LEGENTを使用して、LMMをベースとした初期のビジョン-言語-行動モデルを訓練した。このモデルは、ナビゲーションと埋め込み型質問応答の課題において、GPT-4Vを上回る性能を示した。さらに、未知の2部屋環境でも良好な一般化能力を発揮した。"

핵심 통찰 요약

LEGENT: Open Platform for Embodied Agents

by Zhili Cheng,... 게시일 arxiv.org 04-30-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.18243.pdf

더 깊은 질문

LEGENTのデータ生成パイプラインをさらに拡張して、より複雑な行動や状況を網羅することはできるか

LEGENTのデータ生成パイプラインは、現在の実装においても複雑な行動や状況を網羅するために拡張する余地があります。拡張の一例として、より多様なタスクや環境を生成するために、さらに高度な言語ガイド生成や物理シミュレーションを組み込むことが考えられます。例えば、言語モデルを活用してより複雑な行動シーケンスや状況を生成し、それに基づいてモデルの訓練を行うことが可能です。また、リアルワールドの状況や物理的な振る舞いをシミュレートするために、より高度な物理エンジンやロボット制御アルゴリズムを統合することも重要です。

LEGENTで生成されたデータを使用して訓練したモデルの性能を、実世界のロボットシステムでどのように評価できるか

LEGENTで生成されたデータを使用して訓練したモデルの性能を実世界のロボットシステムで評価するためには、いくつかのステップを踏む必要があります。まず、LEGENTで訓練されたモデルを実世界のロボットシステムにデプロイし、実際の環境でテストします。この際、モデルの振る舞いやパフォーマンスを評価するための適切なメトリクスやベンチマークを設定します。また、実世界のロボットシステムでのテストによって、モデルがどれだけ実用的で信頼性の高い行動を実現できるかを評価することが重要です。

LEGENTのシミュレーション環境を、物理的なロボットシステムとどのように統合できるか

LEGENTのシミュレーション環境を物理的なロボットシステムと統合する際には、いくつかの手法やアプローチが考えられます。まず、LEGENTで訓練されたモデルを実際のロボットに適用するために、モデルのパラメータやアーキテクチャを適切に変換して統合します。また、物理的なロボットシステムとの統合には、センサーデータの取り込みやアクチュエーターとの連携、リアルタイム制御などが重要です。さらに、シミュレーション環境と実世界の環境を適切に同期させるために、リアルタイムのデータフィードバックや調整が必要となります。統合の過程で、モデルの性能や安定性を確認し、実世界での実用性を向上させることが重要です。