論文の概要: Plan, Eliminate, and Track -- Language Models are Good Teachers for Embodied Agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.02412v2
• Date: Sun, 7 May 2023 05:33:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-09 19:51:23.838897
• Title: Plan, Eliminate, and Track -- Language Models are Good Teachers for Embodied Agents
• Title（参考訳）: 計画, 排除, 追跡 -- 言語モデルは身体的エージェントにとって良い教師である
• Authors: Yue Wu, So Yeon Min, Yonatan Bisk, Ruslan Salakhutdinov, Amos Azaria, Yuanzhi Li, Tom Mitchell, Shrimai Prabhumoye
• Abstract要約: 事前訓練された大言語モデル(LLM)は、世界に関する手続き的な知識をキャプチャする。 Plan, Eliminate, and Track (PET)フレームワークはタスク記述をハイレベルなサブタスクのリストに変換する。 PETフレームワークは、人間の目標仕様への一般化のために、SOTAよりも15%改善されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 99.17668730578586
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Pre-trained large language models (LLMs) capture procedural knowledge about the world. Recent work has leveraged LLM's ability to generate abstract plans to simplify challenging control tasks, either by action scoring, or action modeling (fine-tuning). However, the transformer architecture inherits several constraints that make it difficult for the LLM to directly serve as the agent: e.g. limited input lengths, fine-tuning inefficiency, bias from pre-training, and incompatibility with non-text environments. To maintain compatibility with a low-level trainable actor, we propose to instead use the knowledge in LLMs to simplify the control problem, rather than solving it. We propose the Plan, Eliminate, and Track (PET) framework. The Plan module translates a task description into a list of high-level sub-tasks. The Eliminate module masks out irrelevant objects and receptacles from the observation for the current sub-task. Finally, the Track module determines whether the agent has accomplished each sub-task. On the AlfWorld instruction following benchmark, the PET framework leads to a significant 15% improvement over SOTA for generalization to human goal specifications.
• Abstract（参考訳）: 事前訓練された大言語モデル(LLM)は、世界に関する手続き的な知識をキャプチャする。 最近の研究は、アクションスコアリングやアクションモデリング(微調整)によって、難しい制御タスクを単純化する抽象的な計画を生成するLLMの能力を活用している。 しかし、トランスフォーマーアーキテクチャは、入力長の制限、微調整の非効率性、事前トレーニングからのバイアス、非テキスト環境との非互換性など、llmがエージェントとして直接機能することの難しいいくつかの制約を継承している。 低レベルの訓練可能なアクターとの互換性を維持するために、llmの知識を使って制御問題を単純化することを提案します。 我々は,PET(Plan, Eliminate, and Track)フレームワークを提案する。 Planモジュールはタスク記述をハイレベルなサブタスクのリストに変換する。 Eliminateモジュールは、現在のサブタスクの観測から無関係なオブジェクトとレセプタクルをマスクする。 最後に、トラックモジュールは、エージェントが各サブタスクを完了したかどうかを決定する。 AlfWorldの次のベンチマークでは、PETフレームワークが人間目標仕様への一般化のためにSOTAよりも15%改善されている。

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