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/2302.01560v2
• Date: Sun, 29 Oct 2023 17:03:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-31 23:31:11.070012
• 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, Guanzhou Chen, Anji Liu, Xiaojian Ma, Yitao Liang
• Abstract要約: 「$underlineD$escribe」は、Large Language Models(LLMs)に基づく対話型計画手法である。 DEPSは、計画実行プロセスの$textitdescription$を統合することで、初期LLM生成の$textitplan$のエラー修正を容易にする。 実験は、70以上のMinecraftタスクを確実に達成できる最初のゼロショットマルチタスクエージェントのマイルストーンとなる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.37910346577588
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We investigate the challenge of task planning for multi-task embodied agents in open-world environments. Two main difficulties are identified: 1) executing plans in an open-world environment (e.g., Minecraft) necessitates accurate and multi-step reasoning due to the long-term nature of tasks, and 2) as vanilla planners do not consider how easy the current agent can achieve a given sub-task when ordering parallel sub-goals within a complicated plan, the resulting plan could be inefficient or even infeasible. To this end, we propose "$\underline{D}$escribe, $\underline{E}$xplain, $\underline{P}$lan and $\underline{S}$elect" ($\textbf{DEPS}$), an interactive planning approach based on Large Language Models (LLMs). DEPS facilitates better error correction on initial LLM-generated $\textit{plan}$ by integrating $\textit{description}$ of the plan execution process and providing self-$\textit{explanation}$ of feedback when encountering failures during the extended planning phases. Furthermore, it includes a goal $\textit{selector}$, which is a trainable module that ranks parallel candidate sub-goals based on the estimated steps of completion, consequently refining the initial plan. Our experiments mark the milestone of the first zero-shot multi-task agent that can robustly accomplish 70+ Minecraft tasks and nearly double the overall performances. Further testing reveals our method's general effectiveness in popularly adopted non-open-ended domains as well (i.e., ALFWorld and tabletop manipulation). 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）: オープンワールド環境におけるマルチタスク実施エージェントのタスクプランニングの課題について検討する。 主な難点は2つある。 1)オープンワールド環境(例えばminecraft)での計画実行は,タスクの長期的性質から,正確かつ多段階的な推論を必要とする。 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注文する際に、現在のエージェントが与えられたサブタスクをどれだけ容易に達成できるかを考慮しないので、結果として得られるプランは効率が悪いか、あるいは不可能かもしれない。 そこで本稿では,Large Language Models (LLMs) に基づいた対話型計画手法である "$\underline{D}$escribe, $\underline{E}$xplain, $\underline{P}$lan and $\underline{S}$elect" ("\textbf{DEPS}$") を提案する。 DEPSは、計画実行プロセスの$\textit{description}$を統合し、拡張計画フェーズで障害に遭遇した場合に、セルフ$\textit{explanation}$のフィードバックを提供することで、初期LLM生成の$\textit{plan}$のエラー修正を容易にする。 さらに、$\textit{selector}$という目標が含まれており、これは並列候補のサブゴールを推定された完了ステップに基づいてランク付けし、初期計画を精査するトレーニング可能なモジュールである。 われわれの実験は、70以上のMinecraftタスクをしっかりと達成し、全体的なパフォーマンスをほぼ2倍にするという、最初のゼロショットマルチタスクエージェントの節目だ。 さらなるテストにより、一般に採用されている非オープンなドメイン(ALFWorldやテーブルトップ操作など)においても、我々の手法の一般的な効果が明らかになる。 アブレーションと探索研究は、我々のデザインがどのようにそのデザインに勝っているかを詳述し、我々のアプローチに対する大きな挑戦である$\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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