InsTALL: Context-aware Instructional Task Assistance with Multi-modal Large Language Models

📄 arXiv: 2501.12231v1 📥 PDF

作者: Pha Nguyen, Sailik Sengupta, Girik Malik, Arshit Gupta, Bonan Min

分类: cs.CV, cs.AI, cs.CL

发布日期: 2025-01-21

💡 一句话要点

InsTALL：利用多模态大语言模型实现上下文感知的任务指导助手

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

关键词: 多模态学习 大语言模型 任务指导 上下文感知 任务图 活动理解 视频理解

📋 核心要点

  1. 现有虚拟助手缺乏对用户执行任务的上下文感知能力，难以提供精准指导。
  2. InsTALL通过多模态大语言模型，结合在线视觉流和任务图，实现上下文感知的任务指导。
  3. 实验表明，InsTALL在多个任务理解子任务上超越现有方法，并在错误识别方面表现出色。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种上下文感知的任务指导助手InsTALL，它利用多模态大语言模型，通过观察人类执行多步骤任务的过程，构建具备情境感知能力的助手，从而提供更有效的帮助。InsTALL能够实时响应用户关于手头任务的查询，其核心在于：1) 在任务视频和配对文本数据上训练多模态模型；2) 从视频数据中自动提取任务图，并在训练和推理时加以利用。实验结果表明，InsTALL在多模态活动理解的多个子任务（任务识别、动作识别、下一步动作预测和计划预测）上取得了最先进的性能，并在两个新的自动错误识别子任务上优于现有基线。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决现有虚拟助手在理解用户执行任务的上下文信息方面的不足。现有方法通常无法充分利用视觉信息和任务流程，导致无法提供准确和及时的指导。因此，如何构建一个能够理解用户当前任务状态并预测下一步动作的智能助手是本文要解决的核心问题。

核心思路：InsTALL的核心思路是利用多模态大语言模型，结合视觉输入（如屏幕共享或视频录制）和任务图，来理解用户的任务上下文。通过在任务视频和文本数据上进行训练，模型能够学习到任务的流程和关键步骤，从而能够根据用户的当前操作提供相应的指导和建议。

技术框架：InsTALL的整体框架包括以下几个主要模块：1) 多模态数据输入模块，用于接收视觉输入和用户查询；2) 任务图提取模块，用于从视频数据中自动提取任务图；3) 多模态模型训练模块，用于在任务视频、文本数据和任务图上训练多模态大语言模型；4) 推理模块，用于根据用户的当前操作和查询，利用训练好的模型进行任务识别、动作识别、下一步动作预测和计划预测，并提供相应的指导。

关键创新：InsTALL的关键创新在于：1) 提出了一种利用任务图来增强多模态模型理解任务上下文的方法；2) 提出了一种自动从视频数据中提取任务图的方法；3) 将多模态大语言模型应用于上下文感知的任务指导，并取得了显著的性能提升。与现有方法相比，InsTALL能够更有效地利用视觉信息和任务流程，从而提供更准确和及时的指导。

关键设计：论文中关于关键参数设置、损失函数和网络结构的具体技术细节描述不足，属于未知信息。但可以推测，多模态模型的训练可能采用了对比学习或交叉熵损失函数，网络结构可能包括视觉编码器、文本编码器和融合模块。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

InsTALL在多个多模态活动理解子任务上取得了state-of-the-art的性能，包括任务识别（TR）、动作识别（AR）、下一步动作预测（AP）和计划预测（PP）。此外，InsTALL在两个新的自动错误识别子任务上优于现有基线，表明其在识别用户操作错误方面具有显著优势。具体的性能提升数据在摘要中未明确给出。

🎯 应用场景

InsTALL具有广泛的应用前景，例如在线教育、远程协作、技术支持等领域。它可以作为用户的智能助手，在用户执行复杂任务时提供实时的指导和帮助，提高工作效率和学习效果。未来，InsTALL可以进一步扩展到更多的任务领域，并与其他智能设备集成，实现更智能化的任务指导。

📄 摘要（原文）

The improved competence of generative models can help building multi-modal virtual assistants that leverage modalities beyond language. By observing humans performing multi-step tasks, one can build assistants that have situational awareness of actions and tasks being performed, enabling them to cater assistance based on this understanding. In this paper, we develop a Context-aware Instructional Task Assistant with Multi-modal Large Language Models (InsTALL) that leverages an online visual stream (e.g. a user's screen share or video recording) and responds in real-time to user queries related to the task at hand. To enable useful assistance, InsTALL 1) trains a multi-modal model on task videos and paired textual data, and 2) automatically extracts task graph from video data and leverages it at training and inference time. We show InsTALL achieves state-of-the-art performance across proposed sub-tasks considered for multimodal activity understanding -- task recognition (TR), action recognition (AR), next action prediction (AP), and plan prediction (PP) -- and outperforms existing baselines on two novel sub-tasks related to automatic error identification.