Towards End-to-End Embodied Decision Making via Multi-modal Large Language Model: Explorations with GPT4-Vision and Beyond

📄 arXiv: 2310.02071v4 📥 PDF

作者: Liang Chen, Yichi Zhang, Shuhuai Ren, Haozhe Zhao, Zefan Cai, Yuchi Wang, Peiyi Wang, Tianyu Liu, Baobao Chang

分类: cs.AI, cs.CL, cs.CV, cs.RO

发布日期: 2023-10-03 (更新: 2023-11-28)

备注: FMDM@NeurIPS2023, Code and data: https://github.com/pkunlp-icler/PCA-EVAL/

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出多模态大语言模型以提升具身决策能力

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多模态大语言模型 具身决策 视觉理解 HOLMES框架 PCA-EVAL基准 智能体合作 信息整合

📋 核心要点

  1. 现有方法在具身决策中面临的挑战是如何有效整合多模态信息以提升决策质量。
  2. 论文提出的HOLMES框架允许LLMs利用MLLMs和API收集多模态信息，从而实现更为全面的决策支持。
  3. 实验结果显示，GPT4-Vision在具身决策准确率上超越了GPT4-HOLMES，且比开源的最先进MLLM高出26%。

📝 摘要（中文）

本研究探讨了多模态大语言模型（MLLMs）在提升智能体具身决策过程中的潜力。尽管大语言模型（LLMs）因其先进的推理能力和丰富的世界知识而被广泛应用，但像GPT4-Vision这样的MLLMs提供了增强的视觉理解和推理能力。我们研究了最先进的MLLMs是否能够以端到端的方式处理具身决策，并探讨LLMs与MLLMs之间的协作是否能增强决策能力。为此，我们引入了一个新的基准PCA-EVAL，从感知、认知和行动的角度评估具身决策。此外，我们提出了HOLMES，一个多智能体合作框架，使LLMs能够利用MLLMs和API收集多模态信息以进行知情决策。实验结果表明，GPT4-Vision模型在端到端具身决策能力上表现优异，决策准确率比GPT4-HOLMES高出3%。

🔬 方法详解

问题定义：本研究旨在解决现有具身决策方法在多模态信息整合上的不足，尤其是在视觉理解和推理能力的应用上。现有方法往往无法充分利用视觉信息，导致决策效果不佳。

核心思路：论文的核心思路是通过引入多模态大语言模型（MLLMs），特别是GPT4-Vision，来增强智能体的决策能力。通过结合视觉和语言信息，智能体能够更全面地理解环境，从而做出更精准的决策。

技术框架：整体架构包括三个主要模块：感知模块负责收集多模态信息，认知模块进行信息处理和推理，行动模块则执行决策。HOLMES框架通过协调这些模块，实现多智能体的合作与信息共享。

关键创新：最重要的技术创新点在于提出了PCA-EVAL基准，系统评估具身决策的各个方面，并通过HOLMES框架实现LLMs与MLLMs的有效协作。这种设计与传统方法的本质区别在于强调了多模态信息的整合与利用。

关键设计：在关键设计上，论文采用了特定的损失函数以优化决策准确性，并在网络结构中引入了多模态融合层，以便更好地处理视觉和语言信息的交互。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，GPT4-Vision模型在端到端具身决策能力上表现优异，决策准确率比GPT4-HOLMES高出3%，且超越开源的最先进MLLM达26%。这一结果表明，强大的MLLMs在具身决策中的应用前景广阔。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能机器人、自动驾驶、虚拟助手等，能够显著提升这些系统在复杂环境中的决策能力。通过更好地理解和处理多模态信息，未来的智能体将能够在更广泛的场景中实现自主决策，具有重要的实际价值和影响。

📄 摘要（原文）

In this study, we explore the potential of Multimodal Large Language Models (MLLMs) in improving embodied decision-making processes for agents. While Large Language Models (LLMs) have been widely used due to their advanced reasoning skills and vast world knowledge, MLLMs like GPT4-Vision offer enhanced visual understanding and reasoning capabilities. We investigate whether state-of-the-art MLLMs can handle embodied decision-making in an end-to-end manner and whether collaborations between LLMs and MLLMs can enhance decision-making. To address these questions, we introduce a new benchmark called PCA-EVAL, which evaluates embodied decision-making from the perspectives of Perception, Cognition, and Action. Additionally, we propose HOLMES, a multi-agent cooperation framework that allows LLMs to leverage MLLMs and APIs to gather multimodal information for informed decision-making. We compare end-to-end embodied decision-making and HOLMES on our benchmark and find that the GPT4-Vision model demonstrates strong end-to-end embodied decision-making abilities, outperforming GPT4-HOLMES in terms of average decision accuracy (+3%). However, this performance is exclusive to the latest GPT4-Vision model, surpassing the open-source state-of-the-art MLLM by 26%. Our results indicate that powerful MLLMs like GPT4-Vision hold promise for decision-making in embodied agents, offering new avenues for MLLM research. Code and data are open at https://github.com/pkunlp-icler/PCA-EVAL/.