論文の概要: Learning to Reason over Scene Graphs: A Case Study of Finetuning GPT-2 into a Robot Language Model for Grounded Task Planning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.07716v1
• Date: Fri, 12 May 2023 18:14:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-16 20:06:29.398896
• Title: Learning to Reason over Scene Graphs: A Case Study of Finetuning GPT-2 into a Robot Language Model for Grounded Task Planning
• Title（参考訳）: シーングラフによる推論学習:グラウンドド・タスク・プランニングのためのロボット言語モデルへの精巧なGPT-2を事例として
• Authors: Georgia Chalvatzaki, Ali Younes, Daljeet Nandha, An Le, Leonardo F. R. Ribeiro, and Iryna Gurevych
• Abstract要約: 本研究では,ロボットタスク計画における小クラス大規模言語モデル(LLM)の適用性について,計画立案者が順次実行するためのサブゴール仕様にタスクを分解することを学ぶことによって検討する。 本手法は,シーングラフとして表現される領域上でのLLMの入力に基づいて,人間の要求を実行可能なロボット計画に変換する。 本研究は,LLMに格納された知識を長期タスクプランニングに効果的に活用できることを示唆し,ロボット工学におけるニューロシンボリックプランニング手法の今後の可能性を示すものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.51792981370957
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Long-horizon task planning is essential for the development of intelligent assistive and service robots. In this work, we investigate the applicability of a smaller class of large language models (LLMs), specifically GPT-2, in robotic task planning by learning to decompose tasks into subgoal specifications for a planner to execute sequentially. Our method grounds the input of the LLM on the domain that is represented as a scene graph, enabling it to translate human requests into executable robot plans, thereby learning to reason over long-horizon tasks, as encountered in the ALFRED benchmark. We compare our approach with classical planning and baseline methods to examine the applicability and generalizability of LLM-based planners. Our findings suggest that the knowledge stored in an LLM can be effectively grounded to perform long-horizon task planning, demonstrating the promising potential for the future application of neuro-symbolic planning methods in robotics.
• Abstract（参考訳）: 長距離タスクプランニングは、インテリジェントアシストロボットやサービスロボットの開発に不可欠である。 本研究では,ロボットタスクプランニングにおける小規模の大規模言語モデル(llm),特にgpt-2の適用性について,プランナーが順次実行するための下位仕様にタスクを分解することを学ぶことにより検討する。 提案手法は,シーングラフとして表現される領域に基づいてLLMを入力し,人間の要求を実行可能なロボット計画に変換することによって,ALFREDベンチマークで見られるような長距離タスクの推論を学習する。 本手法を古典的計画法とベースライン法と比較し,llmに基づくプランナーの適用性と一般化性について検討した。 本研究は,LLMに格納された知識を長期タスクプランニングに効果的に活用できることを示唆し,ロボット工学におけるニューロシンボリックプランニング手法の今後の可能性を示すものである。

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