Apprentissage par abstraction contextuelle : Améliorer l'apprentissage automatique avec l'intuition humaine
Une nouvelle méthode pour améliorer l'apprentissage automatique grâce à des exemples sous-optimaux et des retours humains.
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Table des matières
Ces dernières années, les avancées dans les modèles de langage et de vision ont changé la façon dont les machines apprennent et prennent des décisions. Ces modèles excellent à comprendre les instructions humaines et les entrées visuelles, mais ils ont souvent besoin d'exemples de haute qualité pour apprendre efficacement. Cette étude introduit une nouvelle approche appelée Apprentissage par Abstraction en Contexte (ICAL), qui permet à ces modèles d'améliorer leurs capacités d'apprentissage en utilisant des exemples imparfaits et des retours humains.
Le Besoin d'un Apprentissage Efficace
Les modèles de langage et de vision à grande échelle fonctionnent bien dans diverses tâches, mais ils comptent généralement sur des exemples soigneusement élaborés pour réussir. Bien que ces exemples de haute qualité puissent guider l'apprentissage, ils sont souvent difficiles à trouver, surtout dans de nouveaux environnements ou tâches. Cela soulève une question importante : les machines peuvent-elles générer leurs propres exemples utiles même quand elles commencent avec des démonstrations bruyantes et sous-optimales ?
ICAL vise à relever ce défi en permettant aux modèles de créer des idées significatives à partir de ces exemples imparfaits, améliorant ainsi leur processus d'apprentissage.
Comprendre ICAL
ICAL est une méthode qui aide les modèles à apprendre des expériences passées, même quand ces expériences ne sont pas parfaites. Au lieu d'utiliser uniquement des exemples de haute qualité, ICAL construit une mémoire d'expériences à partir de démonstrations sous-optimales et de retours humains. Cette approche permet aux modèles d'abstraire des informations pertinentes, améliorant leur capacité à répondre à de nouvelles tâches.
Comment ICAL Fonctionne
ICAL fonctionne en prenant une séquence de démonstrations bruyantes et en décomposant ces informations en idées exploitables. Le processus implique plusieurs étapes :
Entrée de Démonstration Bruyante : Le modèle reçoit une démonstration qui peut ne pas représenter les meilleures actions ou réponses.
Phase d'Abstraction : Le modèle analyse la démonstration, corrige les actions inefficaces et identifie des idées clés, comme les relations entre les tâches et les états des objets.
Boucle de Feedback : Après avoir exécuté les actions dans un environnement de tâche, un Retour humain est fourni pour affiner la compréhension du modèle et améliorer ses actions.
Création de Mémoire : Les exemples réussis sont stockés pour référence future, aidant le modèle à construire une mémoire plus riche d'actions efficaces et de leurs contextes.
Apprendre du Feedback Humain
Les humains sont naturellement bons pour apprendre à partir de quelques exemples. Ils remarquent ce qui fonctionne et ce qui ne fonctionne pas, s'adaptant rapidement en conséquence. ICAL s'inspire de cette capacité humaine, utilisant efficacement les retours pour améliorer son processus d'apprentissage. L'incorporation des interactions humaines permet au modèle de raffiner continuellement ses actions et sa compréhension.
Le Rôle du Feedback
Le feedback joue un rôle crucial pour aider le modèle à corriger ses erreurs et à améliorer ses performances. Lorsque des observateurs humains donnent leur avis sur des échecs ou des étapes manquées, le modèle peut ajuster ses actions, créant ainsi une représentation plus précise de la tâche à réaliser. Cette approche avec un humain dans la boucle garantit que le processus d'apprentissage est dynamique et adaptable.
Entraînement et Évaluation d'ICAL
ICAL a été évalué à travers divers benchmarks pour comprendre son efficacité. Ces benchmarks incluent des tâches de suivi d'instructions ménagères, des interactions basées sur le web, et de la prévision d'actions dans des vidéos.
Benchmark TEACh
Le benchmark TEACh implique un ensemble de données avec plus de 3000 instructions basées sur des dialogues pour des tâches ménagères. Dans ce cadre, les agents convertissent des instructions verbales ou écrites en séquences d'actions. ICAL a été testé dans cet environnement, montrant des améliorations significatives dans les taux de succès par rapport aux méthodes précédentes.
VisualWebArena
VisualWebArena est un autre terrain de test, comprenant 910 épisodes de tâches web nécessitant une compréhension et un raisonnement visuels. Ici, les agents doivent naviguer sur des pages web et compléter des tâches basées sur diverses instructions. Encore une fois, ICAL a montré une amélioration marquée des taux de succès, surpassant les modèles et méthodes existants.
Prévision d'Actions Ego4D
Ego4D se concentre sur l'anticipation des actions dans des scénarios quotidiens grâce à l'analyse vidéo. ICAL a également été efficace ici, mettant en avant sa capacité à apprendre à partir d'exemples limités tout en restant en concurrence étroite avec les méthodes supervisées.
Avantages d'ICAL
ICAL offre plusieurs avantages par rapport aux méthodes d'apprentissage traditionnelles :
Dépendance Réduite à des Exemples de Haute Qualité : Contrairement aux méthodes qui dépendent d'exemples soigneusement élaborés, ICAL permet aux modèles d'apprendre efficacement à partir de démonstrations sous-optimales.
Apprentissage Continu : ICAL soutient un raffinement et une adaptation continus, permettant aux modèles d'améliorer constamment leurs performances dans le temps.
Scalabilité : La méthode peut être appliquée à plusieurs tâches et environnements, la rendant polyvalente et applicable dans divers domaines.
Défis et Limitations
Bien qu'ICAL montre des promesses, il y a des limitations à son application. Les démonstrations bruyantes peuvent toujours entraîner des difficultés si elles sont trop trompeuses. L'approche repose sur un espace d'action prédéfini, ce qui peut limiter la flexibilité pour s'adapter à des environnements en évolution rapide.
Directions Futures
Alors que la technologie continue d'avancer, des recherches supplémentaires sont nécessaires pour améliorer les capacités d'ICAL. Explorer des moyens d'élargir son adaptabilité et son efficacité sera crucial dans des applications réelles.
Conclusion
L'Apprentissage par Abstraction en Contexte représente une avancée significative dans la façon dont les machines peuvent apprendre des expériences. En permettant aux modèles de dériver des idées à partir d'exemples bruyants et d'intégrer des retours humains, ICAL ouvre de nouvelles portes pour des processus d'apprentissage plus efficaces. Cette approche améliore non seulement la performance, mais réduit aussi la nécessité d'exemples de haute qualité, rendant l'apprentissage automatique plus accessible et efficace à travers une variété de tâches et d'environnements.
Titre: VLM Agents Generate Their Own Memories: Distilling Experience into Embodied Programs of Thought
Résumé: Large-scale generative language and vision-language models (LLMs and VLMs) excel in few-shot in-context learning for decision making and instruction following. However, they require high-quality exemplar demonstrations in their context window. In this work, we ask: Can LLMs and VLMs generate their own examples from generic, sub-optimal demonstrations? We propose In-Context Abstraction Learning (ICAL), a method that builds a memory of multimodal experience from sub-optimal demonstrations and human feedback. Given a task demonstration that may contain inefficiencies or mistakes, a VLM abstracts the trajectory into a generalized program of thoughts by correcting inefficient actions and annotating cognitive abstractions: causal relationships, object state changes, temporal subgoals, and task-relevant visual elements. These programs of thought are iteratively improved through human feedback while the agent executes the trajectory in a similar environment. The resulting examples significantly improve decision-making in retrieval-augmented LLM and VLM agents. Moreover, as the agent's library of examples grows, it becomes more efficient, relying less on human feedback and requiring fewer environment interactions per demonstration. Our ICAL agent surpasses the SOTA in dialogue-based instruction following in TEACh, multimodal web agents in VisualWebArena, and action anticipation in Ego4D. In TEACh, we achieve a 12.6% improvement in goal-condition success. In VisualWebArena, our task success rate improves over few-shot GPT4V. In Ego4D action forecasting, we improve over few-shot GPT-4V and remain competitive with supervised models. We show finetuning our retrieval-augmented in-context agent yields additional improvements. Our approach significantly reduces reliance on manual prompt engineering and consistently outperforms in-context learning from action plans that lack such programs of thought.
Auteurs: Gabriel Sarch, Lawrence Jang, Michael J. Tarr, William W. Cohen, Kenneth Marino, Katerina Fragkiadaki
Dernière mise à jour: 2024-11-22 00:00:00
Langue: English
Source URL: https://arxiv.org/abs/2406.14596
Source PDF: https://arxiv.org/pdf/2406.14596
Licence: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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