RAG-Driver: Generalisable Driving Explanations with Retrieval-Augmented In-Context Learning in Multi-Modal Large Language Model
下記の文章は論文のアブストラクトをChatGPTに解釈させたものであり、正確性は保証しません。
論文タイプ：原著論文
掲載誌：arXiv（オンラインの学術論文プリントリポジトリ）
本研究の背景と関連研究：
本研究は、ブラックボックスモデルによって動作するロボットが、信頼できる人間理解可能な説明を提供する必要性に焦点を当てています。そのため、説明可能性は、特に複雑な自律運転において、透明性と受け入れ度を促進するために、信頼性のある自律的な意思決定において重要な役割を果たします。最近の多モーダル大規模言語モデル（MLLMs）の進歩は、自然言語の説明とともに制御予測を生成することによって、運転エージェントとしての説明可能性を向上させる可能性を示しています。しかし、高価な注釈コストと異なるデータセット間の重要なドメインギャップによるデータの希少性は、堅牢で汎用性のあるシステムの開発を非常に困難な課題としています。さらに、MLLMの訓練要件が非常に高価であり、壊滅的な忘却の問題が未解決であるため、展開後の汎用性が制限されています。
本研究の目的とその重要性：
本研究の目的は、高性能で説明可能で汎用性のある自律運転を実現するために、リトリーバルを活用した多モーダル大規模言語モデルであるRAG-Driverを提案することです。リトリーバルによる専門家のデモンストレーションの基盤を構築することで、RAG-Driverが運転アクションの説明、正当化、および制御信号の予測において最先端の性能を達成し、さらに訓練の努力なしに未知の環境へのゼロショット汎化能力を示すことを実証的に検証します。
本研究で用いた材料やデータの詳細：
本研究では、多モーダル大規模言語モデル（MLLM）を使用しています。具体的な材料やデータの詳細については記載されていませんが、MLLMは自然言語処理や画像処理などの複数のモーダル（情報源）を組み合わせて学習するモデルです。
本研究で何をどのように、どこまで明らかにした？
本研究では、RAG-Driverという新しいリトリーバルを活用した多モーダル大規模言語モデルを提案しています。このモデルは、専門家のデモンストレーションを基にしており、運転アクションの説明、正当化、および制御信号の予測において最先端の性能を達成することを実証的に明らかにしています。また、訓練の努力なしに未知の環境へのゼロショット汎化能力を持つことも示しています。
本研究の有効性はどのように検証した？
本研究では、RAG-Driverの性能を他の手法と比較することによって有効性を検証しています。具体的な検証方法については記載されていませんが、他の手法と比較して最先端の性能を達成していることが示されています。
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