論文の概要: LEMON: Language-Based Environment Manipulation via Execution-Guided Pre-training

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.08081v1
• Date: Thu, 20 Jan 2022 09:29:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-21 13:53:53.997006
• Title: LEMON: Language-Based Environment Manipulation via Execution-Guided Pre-training
• Title（参考訳）: LEMON: 実行ガイドによる事前学習による言語ベースの環境操作
• Authors: Qi Shi, Qian Liu, Bei Chen, Yu Zhang, Ting Liu, Jian-Guang Lou
• Abstract要約: 言語ベースの環境操作タスクのための一般的なフレームワークであるLEMONを提案する。 まず、同じ生成言語モデルを用いて、様々な環境に対処するための統一的なアプローチを提案する。 そこで本研究では,環境の事前知識を言語モデルに注入するための,実行指導型事前学習戦略を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.24914113447777
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Language-based environment manipulation requires agents to manipulate the environment following natural language instructions, which is challenging due to the huge space of the environments. To address this challenge, various approaches have been proposed in recent work. Although these approaches work well for their intended environments, they are difficult to generalize across environments. In this work, we propose LEMON, a general framework for language-based environment manipulation tasks. Specifically, we first propose a unified approach to deal with various environments using the same generative language model. Then we propose an execution-guided pre-training strategy to inject prior knowledge of environments to the language model with a pure synthetic pre-training corpus. Experimental results on tasks including Alchemy, Scene, Tangrams and ProPara demonstrate the effectiveness of LEMON: it achieves new state-of-the-art results on Alchemy, Scene and ProPara, and the execution-guided pre-training strategy brings remarkable improvements on all experimental tasks.
• Abstract（参考訳）: 言語に基づく環境操作では,エージェントが自然言語の指示に従って環境を操作する必要がある。 この課題に対処するために、近年様々なアプローチが提案されている。 これらのアプローチは、意図した環境でもうまく機能するが、環境をまたいで一般化することは困難である。 本研究では,言語に基づく環境操作タスクの汎用フレームワークLEMONを提案する。 具体的には、まず、同じ生成言語モデルを用いて様々な環境に対処するための統一的なアプローチを提案する。 そこで本研究では,環境の事前知識を言語モデルに注入する実行誘導事前学習戦略を提案する。 alchemy, scene, tangrams, proparaなどのタスクの実験結果は、lemonの有効性を実証している: alchemy, scene, proparaの新たな最先端結果を達成し、実行ガイドによる事前トレーニング戦略は、すべての実験タスクにおいて顕著な改善をもたらす。

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