EgoPlan-Bench: Benchmarking Multimodal Large Language Models for Human-Level Planning

📄 arXiv: 2312.06722v3 📥 PDF

作者: Yi Chen, Yuying Ge, Yixiao Ge, Mingyu Ding, Bohao Li, Rui Wang, Ruifeng Xu, Ying Shan, Xihui Liu

分类: cs.CV, cs.CL, cs.RO

发布日期: 2023-12-11 (更新: 2024-06-11)

备注: Project released at: https://github.com/ChenYi99/EgoPlan

💡 一句话要点

EgoPlan-Bench：评估多模态大语言模型在第一人称视角下的人类水平规划能力

🎯 匹配领域: 支柱六：视频提取与匹配 (Video Extraction) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多模态大语言模型 第一人称视角 规划能力 基准测试 指令调优 机器人导航 通用人工智能

📋 核心要点

  1. 现有MLLM在复杂环境下的规划能力与人类水平存在差距，缺乏有效的评估工具。
  2. 提出EgoPlan-Bench基准，从第一人称视角评估MLLM在真实场景中的规划能力。
  3. 构建EgoPlan-IT指令调优数据集，显著提升模型在EgoPlan-Bench上的规划性能。

📝 摘要（中文）

多模态大语言模型（MLLMs）的出现加速了通用人工智能（AGI）的研究，它们在推理、泛化能力以及处理多模态输入方面表现出卓越的性能。AGI发展的一个关键里程碑是达到人类水平的规划能力，这是在复杂环境中做出明智决策以及解决各种实际问题的基本能力。尽管MLLMs取得了令人瞩目的进步，但一个问题仍然存在：当前的MLLMs距离实现人类水平的规划还有多远？为了阐明这个问题，我们推出了EgoPlan-Bench，这是一个综合性的基准，旨在从以自我为中心的视角评估MLLMs在真实场景中的规划能力，从而模仿人类的感知。EgoPlan-Bench强调评估MLLMs的规划能力，其特点是具有真实的任务、多样化的行动计划和复杂的视觉观察。我们对各种MLLMs的严格评估表明，EgoPlan-Bench提出了重大挑战，突出了MLLMs在实现人类水平的任务规划方面存在很大的改进空间。为了促进这一进步，我们进一步提出了EgoPlan-IT，这是一个专门的指令调优数据集，可以有效地提高模型在EgoPlan-Bench上的性能。我们已经提供了所有代码、数据和一个维护的基准排行榜，以促进未来的研究。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在评估当前多模态大语言模型（MLLMs）在真实场景下，以第一人称视角进行人类水平规划的能力。现有方法缺乏一个专门的基准来评估这种能力，并且难以衡量MLLMs在复杂视觉输入和多样化行动计划下的规划性能。因此，现有的MLLMs在复杂环境下的规划能力与人类水平存在显著差距。

核心思路：论文的核心思路是构建一个综合性的基准测试集EgoPlan-Bench，该基准模拟了人类在真实世界中的感知方式，即以自我为中心的视角。通过设计具有真实任务、多样化行动计划和复杂视觉观察的场景，EgoPlan-Bench能够有效地评估MLLMs的规划能力。此外，论文还提出了EgoPlan-IT指令调优数据集，用于提升模型在EgoPlan-Bench上的性能。

技术框架：EgoPlan-Bench基准测试集包含多个真实场景，每个场景都定义了一系列任务，以及相应的视觉输入和行动计划。MLLMs需要根据视觉输入和任务目标，生成合理的行动计划。评估过程主要关注模型生成的行动计划的合理性和有效性。EgoPlan-IT数据集则用于对MLLMs进行指令调优，以提高其在EgoPlan-Bench上的表现。

关键创新：论文的关键创新在于提出了EgoPlan-Bench，这是一个专门用于评估MLLMs在第一人称视角下规划能力的基准测试集。与现有的基准测试集相比，EgoPlan-Bench更加注重真实场景的模拟，以及对复杂视觉输入和多样化行动计划的评估。此外，EgoPlan-IT数据集的引入，为提升MLLMs的规划能力提供了一种有效的方法。

关键设计：EgoPlan-Bench的关键设计包括：1) 场景的真实性，尽可能模拟真实世界中的环境；2) 任务的多样性，涵盖各种不同的规划任务；3) 视觉输入的复杂性，包含各种不同的视觉信息；4) 行动计划的多样性，允许模型生成不同的行动计划。EgoPlan-IT数据集的关键设计在于指令的清晰性和多样性，以及数据的质量和规模。

📊 实验亮点

实验结果表明，现有的MLLMs在EgoPlan-Bench上表现不佳，表明其在人类水平规划能力方面仍有很大的提升空间。通过使用EgoPlan-IT进行指令调优，模型的性能得到了显著提升，证明了该数据集的有效性。该基准测试集和数据集的发布，为未来的研究提供了重要的资源。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于机器人导航、智能助手、自动驾驶等领域。通过提升MLLMs的规划能力，可以使机器人更好地理解人类指令，并在复杂环境中自主完成任务。此外，该研究还有助于开发更智能的虚拟助手，能够根据用户的需求进行个性化规划和推荐。

📄 摘要（原文）

The pursuit of artificial general intelligence (AGI) has been accelerated by Multimodal Large Language Models (MLLMs), which exhibit superior reasoning, generalization capabilities, and proficiency in processing multimodal inputs. A crucial milestone in the evolution of AGI is the attainment of human-level planning, a fundamental ability for making informed decisions in complex environments, and solving a wide range of real-world problems. Despite the impressive advancements in MLLMs, a question remains: How far are current MLLMs from achieving human-level planning? To shed light on this question, we introduce EgoPlan-Bench, a comprehensive benchmark to evaluate the planning abilities of MLLMs in real-world scenarios from an egocentric perspective, mirroring human perception. EgoPlan-Bench emphasizes the evaluation of planning capabilities of MLLMs, featuring realistic tasks, diverse action plans, and intricate visual observations. Our rigorous evaluation of a wide range of MLLMs reveals that EgoPlan-Bench poses significant challenges, highlighting a substantial scope for improvement in MLLMs to achieve human-level task planning. To facilitate this advancement, we further present EgoPlan-IT, a specialized instruction-tuning dataset that effectively enhances model performance on EgoPlan-Bench. We have made all codes, data, and a maintained benchmark leaderboard available to advance future research.