論文の概要: Describe, Explain, Plan and Select: Interactive Planning with Large
Language Models Enables Open-World Multi-Task Agents
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.01560v1
- Date: Fri, 3 Feb 2023 06:06:27 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-06 17:13:17.225462
- Title: Describe, Explain, Plan and Select: Interactive Planning with Large
Language Models Enables Open-World Multi-Task Agents
- Title（参考訳）: Describe, Explain, Plan and Select: オープンワールドマルチタスクエージェントを実現する大規模言語モデルによる対話型プランニング
- Authors: Zihao Wang, Shaofei Cai, Anji Liu, Xiaojian Ma, Yitao Liang
- Abstract要約: DEPS(Describe, Explain, Plan and Select)は,大規模言語モデル(LLM)に基づく対話型計画手法である。
私たちの実験は、70以上のMinecraftタスクをしっかりと達成し、全体的なパフォーマンスをほぼ2倍にするという、最初のマルチタスクエージェントのマイルストーンです。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.228723084543605
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In this paper, we study the problem of planning in Minecraft, a popular,
democratized yet challenging open-ended environment for developing multi-task
embodied agents. We've found two primary challenges of empowering such agents
with planning: 1) planning in an open-ended world like Minecraft requires
precise and multi-step reasoning due to the long-term nature of the tasks, and
2) as vanilla planners do not consider the proximity to the current agent when
ordering parallel sub-goals within a complicated plan, the resulting plan could
be inefficient. To this end, we propose "Describe, Explain, Plan and Select"
(DEPS), an interactive planning approach based on Large Language Models (LLMs).
Our approach helps with better error correction from the feedback during the
long-haul planning, while also bringing the sense of proximity via goal
Selector, a learnable module that ranks parallel sub-goals based on the
estimated steps of completion and improves the original plan accordingly. Our
experiments mark the milestone of the first multi-task agent that can robustly
accomplish 70+ Minecraft tasks and nearly doubles the overall performances.
Finally, the ablation and exploratory studies detail how our design beats the
counterparts and provide a promising update on the $\texttt{ObtainDiamond}$
grand challenge with our approach. The code is released at
https://github.com/CraftJarvis/MC-Planner.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,マルチタスクの具体化エージェントを開発する上で,ポピュラーで民主的で挑戦的なオープンエンド環境であるMinecraftの計画問題について検討する。
このようなエージェントを計画に力づける上での2つの大きな課題を見つけました
1)minecraftのようなオープンな世界での計画には,タスクの長期的性質から,正確かつ多段階的な推論が必要となる。
2)バニラプランナーは,複雑な計画内で並列サブゴールを発注する場合,現在のエージェントに近づかないため,計画の効率は低下する可能性がある。
そこで本研究では,大規模言語モデル(llms)に基づく対話型計画手法であるdescribe, explain, plan and select (deps)を提案する。
提案手法は,長期計画中のフィードバックによる誤り訂正に役立ち,目標選択モジュールによる近接感を学習可能なモジュールとして提供し,完了推定ステップに基づいて並列サブゴールをランク付けし,それに従って元の計画を改善する。
私たちの実験は、70以上のMinecraftタスクをしっかりと達成し、全体的なパフォーマンスをほぼ2倍にするという、最初のマルチタスクエージェントのマイルストーンです。
最後に、アブレーションと探索研究は、我々の設計がどのようにその設計に勝っているかを詳述し、我々のアプローチに対する大きな挑戦である$\texttt{ObtainDiamond}の有望なアップデートを提供する。
コードはhttps://github.com/craftjarvis/mc-plannerでリリースされる。
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