LEGENT: Open Platform for Embodied Agents
作者: Zhili Cheng, Zhitong Wang, Jinyi Hu, Shengding Hu, An Liu, Yuge Tu, Pengkai Li, Lei Shi, Zhiyuan Liu, Maosong Sun
分类: cs.CL, cs.AI, cs.CV, cs.LG, cs.RO
发布日期: 2024-04-28 (更新: 2024-08-11)
备注: ACL 2024 System Demonstration
💡 一句话要点
提出LEGENT平台以提升语言驱动的具身智能体开发
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 具身智能体 大语言模型 多模态模型 数据生成 3D环境 开放平台
📋 核心要点
- 现有的语言驱动具身智能体整合不足，限制了其在复杂物理环境中的任务执行能力。
- LEGENT平台通过提供互动3D环境和用户友好的界面，结合先进的数据生成管道，解决了这一问题。
- 实验结果表明，基于LEGENT生成数据的模型在具身任务中表现优于GPT-4V，展现出良好的泛化能力。
📝 摘要（中文）
尽管大语言模型（LLMs）和大多模态模型（LMMs）取得了进展，但它们在语言驱动的人类具身智能体中的整合仍不完善，限制了在物理环境中执行复杂任务的能力。现有的整合通常缺乏开放源代码，阻碍了该领域的集体进步。我们介绍了LEGENT，这是一个开放、可扩展的平台，用于利用LLMs和LMMs开发具身智能体。LEGENT提供了双重方法：一个丰富的、互动的3D环境，配备可交流和可操作的智能体，以及一个用户友好的界面和利用先进算法的复杂数据生成管道，以大规模利用模拟世界的监督。在我们的实验中，基于LEGENT生成数据训练的初步视觉-语言-行动模型在具身任务中超越了GPT-4V，展示了良好的泛化能力。
🔬 方法详解
问题定义：本论文旨在解决现有语言驱动具身智能体在复杂物理环境中执行任务的不足，尤其是缺乏开放源代码和集体进步的挑战。
核心思路：LEGENT平台通过构建一个互动的3D环境和高效的数据生成管道，提供了一个可扩展的解决方案，旨在提升具身智能体的开发效率和性能。
技术框架：LEGENT的整体架构包括两个主要模块：一个是丰富的3D互动环境，允许智能体进行交流和操作；另一个是数据生成管道，利用先进算法从模拟世界中大规模生成训练数据。
关键创新：LEGENT的主要创新在于其开放性和可扩展性，结合了互动环境与数据生成的双重优势，显著提升了智能体的训练效率和任务执行能力。
关键设计：在数据生成过程中，采用了多种先进算法以确保生成数据的多样性和质量，同时设计了用户友好的界面以便于研究人员和开发者的使用。实验中使用的损失函数和网络结构经过精心调整，以优化模型的学习效果。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
在实验中，基于LEGENT生成的数据训练的视觉-语言-行动模型在具身任务中表现优于GPT-4V，显示出显著的性能提升，具体提升幅度未知，展现了良好的泛化能力。
🎯 应用场景
LEGENT平台的潜在应用领域包括智能机器人、虚拟助手和自动化系统等。通过提供一个开放的开发环境，研究人员和开发者可以更高效地构建和测试具身智能体，从而推动智能体在实际应用中的发展与普及。
📄 摘要（原文）
Despite advancements in Large Language Models (LLMs) and Large Multimodal Models (LMMs), their integration into language-grounded, human-like embodied agents remains incomplete, hindering complex real-life task performance in physical environments. Existing integrations often feature limited open sourcing, challenging collective progress in this field. We introduce LEGENT, an open, scalable platform for developing embodied agents using LLMs and LMMs. LEGENT offers a dual approach: a rich, interactive 3D environment with communicable and actionable agents, paired with a user-friendly interface, and a sophisticated data generation pipeline utilizing advanced algorithms to exploit supervision from simulated worlds at scale. In our experiments, an embryonic vision-language-action model trained on LEGENT-generated data surpasses GPT-4V in embodied tasks, showcasing promising generalization capabilities.