論文の概要: Instruction-Following Agents with Multimodal Transformer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.13431v4
• Date: Sat, 25 Mar 2023 21:36:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-29 02:08:13.055011
• Title: Instruction-Following Agents with Multimodal Transformer
• Title（参考訳）: マルチモーダルトランスを用いた指示追従エージェント
• Authors: Hao Liu, Lisa Lee, Kimin Lee, Pieter Abbeel
• Abstract要約: 本稿では,視覚環境下での指示追従課題をロボットが解くための,シンプルで効果的なモデルを提案する。 本手法は,視覚観察と言語指示を符号化したマルチモーダルトランスフォーマーからなる。 この統一型トランスモデルは, シングルタスクとマルチタスクの両方で, 最先端のトレーニング済みあるいは訓練済みのスクラッチ手法よりも優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 95.70039658112873
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Humans are excellent at understanding language and vision to accomplish a wide range of tasks. In contrast, creating general instruction-following embodied agents remains a difficult challenge. Prior work that uses pure language-only models lack visual grounding, making it difficult to connect language instructions with visual observations. On the other hand, methods that use pre-trained multimodal models typically come with divided language and visual representations, requiring designing specialized network architecture to fuse them together. We propose a simple yet effective model for robots to solve instruction-following tasks in vision-based environments. Our \ours method consists of a multimodal transformer that encodes visual observations and language instructions, and a transformer-based policy that predicts actions based on encoded representations. The multimodal transformer is pre-trained on millions of image-text pairs and natural language text, thereby producing generic cross-modal representations of observations and instructions. The transformer-based policy keeps track of the full history of observations and actions, and predicts actions autoregressively. Despite its simplicity, we show that this unified transformer model outperforms all state-of-the-art pre-trained or trained-from-scratch methods in both single-task and multi-task settings. Our model also shows better model scalability and generalization ability than prior work.
• Abstract（参考訳）: 人間は言語やビジョンを理解するのに優れており、幅広いタスクをこなす。 対照的に、一般的な指示追従型エージェントの作成は難しい課題である。 純粋言語のみのモデルを使用する以前の作業では、視覚的な接地が欠如しており、言語命令と視覚的な観察をつなぐことが困難になっている。 一方で、事前学習されたマルチモーダルモデルを使用するメソッドは、通常、分割された言語と視覚的表現を持ち、それらを融合するために特別なネットワークアーキテクチャを設計する必要がある。 本稿では,視覚環境下での指示追従課題をロボットが解くための,シンプルで効果的なモデルを提案する。 我々のShaours法は、視覚観察と言語指示を符号化するマルチモーダルトランスフォーマーと、符号化された表現に基づいてアクションを予測するトランスフォーマーベースのポリシーで構成されている。 マルチモーダル変換器は、数百万のイメージテキストペアと自然言語テキストで事前訓練され、観察と指示の一般的なクロスモーダル表現を生成する。 トランスフォーマーベースのポリシーは、観測と行動の全履歴を追跡し、自己回帰的に行動を予測する。 その単純さにもかかわらず、この統一トランスフォーマーモデルは、シングルタスクとマルチタスクの両方で、最先端のトレーニング済みまたは訓練済みのスクラッチメソッドよりも優れていることを示す。 我々のモデルは、事前の作業よりも優れたモデルスケーラビリティと一般化能力を示す。

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