マルチモーダル相乗インターフェース制御方式
大きなモデル（例えばGPT-4V）は、インターフェイスのスクリーンショットだけを扱う場合、操作の位置が不正確であったり、ステップが欠けていたりといった問題がありますが、OmniParserは次のようなアーキテクチャでこれを改善します：
- 構造化された中間層：スクリーンショットを要素の座標、タイプ、状態を含むJSONツリーに変換する
- マルチモデルパイプライン：検出モデル→記述モデル→制御コマンド生成のための階層処理
- ウィンドウズ11サンドボックスコマンドの実現可能性を検証するために、実際の運用環境を提供する。
提言の実施：
- 3つの重み付けサブモジュール（detect/caption/florence）が、インストール時にすべてダウンロードされていることを確認する。
- LLMに接続する前に、Gradioデモで解析のテストを行う。
- 主要な運用要素に信頼しきい値フィルタリングを追加する
このソリューションにより、操作コマンドの生成精度が63%から89%に向上し、ドロップダウンメニューのような複雑な操作に特に有効です。
この答えは記事から得たものである。OmniParser: ユーザーインターフェースのスクリーンショットを構造化された要素に解析し、大規模なモデルの理解と操作を容易にします。について
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " インターフェイスの操作コマンドを生成するための大規模モデルの精度を向上させるには？
