<< TOPへ
AutoWebGLM: Bootstrap And Reinforce A Large Language Model-based Web Navigating Agent
・LLMを用いたウェブ閲覧エージェントの研究。課題を明確にしながら改善案を図り、システム化。GitHubに公開されている。2024年。
・Webを閲覧する際の操作を自動化するのだけど、とても良い試みだと思う。ただ、もう少しケースをフォーカス絞ってもいいかなと。今は用途が広すぎるため。
・Web閲覧をシーケンシャル意思決定問題として定式化
1. 状態: 現在のページ状態(HTML, URL, ウィンドウ位置)
1. 行動: クリック、スクロール、入力などの操作
1. 状態遷移: 現在の状態と行動によって決定
1. 方策: 現在の状態と履歴に基づいて行動を選択
・また、AutoWebGLMフレームワークというのを提唱されている。
- HTMLの簡略化とOCRモジュールで情報処理
- 観測空間: タスク説明、簡略化HTML、現在位置、操作履歴
- 操作空間: クリック、ホバー、選択、入力、スクロール、ナビゲーションなど
・いずれにせよ、良いモデル化が大切なのだろうと思って、とても参考になる。
・論文末尾にいくつか利用ケースがある。
・関連研究には以下を上げられている。深堀していきたい。
- 大規模言語モデル: GPT-4、Claude-2、LLaMA2など
- ウェブナビゲーションのベンチマーク: MiniWoB++、Mind2Web、WebArena
- ウェブ自動化エージェント: WebGPT、WebGLM、MindAct、WebAgentなど
- プロンプトベースのデータ構築手法: Evol-Instruct、ゼロショット学習など
AutoWebGLM: Bootstrap And Reinforce A Large Language Model-based Web Navigating Agent
・LLMを用いたウェブ閲覧エージェントの研究。課題を明確にしながら改善案を図り、システム化。GitHubに公開されている。2024年。
・Webを閲覧する際の操作を自動化するのだけど、とても良い試みだと思う。ただ、もう少しケースをフォーカス絞ってもいいかなと。今は用途が広すぎるため。
・Web閲覧をシーケンシャル意思決定問題として定式化
1. 状態: 現在のページ状態(HTML, URL, ウィンドウ位置)
1. 行動: クリック、スクロール、入力などの操作
1. 状態遷移: 現在の状態と行動によって決定
1. 方策: 現在の状態と履歴に基づいて行動を選択
・また、AutoWebGLMフレームワークというのを提唱されている。
- HTMLの簡略化とOCRモジュールで情報処理
- 観測空間: タスク説明、簡略化HTML、現在位置、操作履歴
- 操作空間: クリック、ホバー、選択、入力、スクロール、ナビゲーションなど
・いずれにせよ、良いモデル化が大切なのだろうと思って、とても参考になる。
・論文末尾にいくつか利用ケースがある。
・関連研究には以下を上げられている。深堀していきたい。
- 大規模言語モデル: GPT-4、Claude-2、LLaMA2など
- ウェブナビゲーションのベンチマーク: MiniWoB++、Mind2Web、WebArena
- ウェブ自動化エージェント: WebGPT、WebGLM、MindAct、WebAgentなど
- プロンプトベースのデータ構築手法: Evol-Instruct、ゼロショット学習など
---
```mermaid
graph LR
A[論文全体] --> B(はじめに)
A --> C(手法)
A --> D(実験)
A --> E(関連研究)
A --> F(結論)
B --> G[LLMを用いたウェブナビゲーションエージェントの課題]
B --> H[AUTOWEBGLMの提案]
G --> I[ウェブページ上のアクションの多様性]
G --> J[HTMLテキストがモデルの処理能力を超えている]
G --> K[ウェブの公開ドメインの性質による意思決定の複雑さ]
H --> L[GPT-4を上回るChatGLM3-6Bベースの自動ウェブナビゲーションエージェント]
C --> M(AUTOWEBGLMフレームワーク)
C --> N(データ準備)
C --> O(訓練)
M --> P[観測空間と行動空間の設計]
M --> Q[HTML簡略化とOCRによるウェブページ処理]
N --> R[人間とAIのハイブリッド手法によるウェブ閲覧データの構築]
N --> S[中国語と英語の実世界ウェブ閲覧タスク用ベンチマークAutoWebBenchの構築]
O --> T[カリキュラム学習によるモデルのブートストラップ]
O --> U[強化学習と棄却サンプリングによるウェブページ理解と効率的なタスク分解の促進]
D --> V(主な結果)
D --> W(ケーススタディとエラー分析)
D --> X(アブレーション研究)
V --> Y[多様なウェブナビゲーションベンチマークにおいてAUTOWEBGLMの性能を評価]
V --> Z[AutoWebBenchでは人間とのギャップが残るものの、改善が見られる]
W --> a[日常的な使用、レジャー、学術研究など幅広いウェブベースのタスクでの有効性を確認]
W --> b[まれに発生するエラーを特定し、4つのカテゴリに分類]
X --> c[データと訓練戦略の各段階がモデル性能向上に与える影響を評価]
E --> d[言語モデル、ウェブナビゲーションのベンチマーク、ウェブ自動化エージェント、プロンプトベースのデータ構築手法に関する関連研究のレビュー]
F --> e[AUTOWEBGLMはLLMの知的エージェントへの活用における大きな進歩を示した]
F --> f[新たな二言語ウェブ閲覧ベンチマークAutoWebBenchを提案し、今後の研究基盤を築いた]
```