OmniACT: A Dataset and Benchmark for Multimodal Generalist Autonomous Agents

Conceitos essenciais

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

Resumo

• 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.

Estatísticas

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.

Citações

"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."

Principais Insights Extraídos De

OmniACT

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

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

Perguntas Mais Profundas

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.