論文の概要: LLM-Planner: Few-Shot Grounded Planning for Embodied Agents with Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.04088v3
• Date: Thu, 30 Mar 2023 04:50:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-31 17:32:07.827489
• Title: LLM-Planner: Few-Shot Grounded Planning for Embodied Agents with Large Language Models
• Title（参考訳）: LLM-Planner:大規模言語モデルを用いた身体的エージェントの接地計画
• Authors: Chan Hee Song, Jiaman Wu, Clayton Washington, Brian M. Sadler, Wei-Lun Chao, Yu Su
• Abstract要約: 本研究では,大規模言語モデル(LLM)を具体化エージェントのプランナーとして用いることに焦点を当てた。 そこで本研究では,大規模言語モデルのパワーを活かして少数ショットプランニングを行う新しい手法 LLM-Planner を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.318186938382233
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This study focuses on using large language models (LLMs) as a planner for embodied agents that can follow natural language instructions to complete complex tasks in a visually-perceived environment. The high data cost and poor sample efficiency of existing methods hinders the development of versatile agents that are capable of many tasks and can learn new tasks quickly. In this work, we propose a novel method, LLM-Planner, that harnesses the power of large language models to do few-shot planning for embodied agents. We further propose a simple but effective way to enhance LLMs with physical grounding to generate and update plans that are grounded in the current environment. Experiments on the ALFRED dataset show that our method can achieve very competitive few-shot performance: Despite using less than 0.5% of paired training data, LLM-Planner achieves competitive performance with recent baselines that are trained using the full training data. Existing methods can barely complete any task successfully under the same few-shot setting. Our work opens the door for developing versatile and sample-efficient embodied agents that can quickly learn many tasks. Website: https://dki-lab.github.io/LLM-Planner
• Abstract（参考訳）: 本研究は,視覚的に知覚された環境下で複雑なタスクを完了させるために,自然言語命令に従うことができるエンボディエージェントのプランナーとして,大規模言語モデル(LLM)を使用することに焦点を当てる。 高いデータコストと既存の方法のサンプル効率の低さは、多くのタスクをこなすことができ、新しいタスクを素早く学習できる多用途エージェントの開発を妨げる。 本研究では,大規模言語モデルのパワーを活用し,エンボディエージェントの少数ショットプランニングを行う新しい手法 LLM-Planner を提案する。 また,現在の環境に根ざした計画の生成と更新のために,物理接地によるLCMの簡易かつ効果的な拡張手法を提案する。 LLM-Plannerは、0.5%未満のペアトレーニングデータを使用しても、フルトレーニングデータを使用してトレーニングされた最近のベースラインと競合するパフォーマンスを実現しています。 既存のメソッドは、同じ数ショット設定で、どんなタスクでもほとんど完了できません。 我々の研究は、多くのタスクを素早く学習できる多目的でサンプル効率の良いエンボディエージェントを開発するための扉を開く。 ウェブサイト:https://dki-lab.github.io/LLM-Planner

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