論文の概要: Improving Knowledge Extraction from LLMs for Robotic Task Learning through Agent Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.06770v2
• Date: Thu, 15 Jun 2023 15:05:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-16 11:02:18.090549
• Title: Improving Knowledge Extraction from LLMs for Robotic Task Learning through Agent Analysis
• Title（参考訳）: エージェント分析によるロボットタスク学習のためのLLMからの知識抽出の改善
• Authors: James R. Kirk, Robert E. Wray, Peter Lindes
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLMs)は、ロボットタスク学習の知識源として大きな可能性を秘めている。 素早いエンジニアリングを拡張し補完する認知エージェントアプローチについて述べる。 ロボットがLLMから幅広い応答を抽出し,評価することにより,一発学習において75%以上のタスク完了を達成できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.384873896423002
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) offer significant promise as a knowledge source for robotic task learning. Prompt engineering has been shown to be effective for eliciting knowledge from an LLM but alone is insufficient for acquiring relevant, situationally grounded knowledge for an embodied robotic agent learning novel tasks. We describe a cognitive-agent approach that extends and complements prompt engineering, mitigating its limitations, and thus enabling a robot to acquire new task knowledge matched to its native language capabilities, embodiment, environment, and user preferences. The approach is to increase the response space of LLMs and deploy general strategies, embedded within the autonomous robot, to evaluate, repair, and select among candidate responses produced by the LLM. We describe the approach and experiments that show how a robot, by retrieving and evaluating a breadth of responses from the LLM, can achieve >75% task completion in one-shot learning without user oversight. The approach achieves 100% task completion when human oversight (such as indication of preference) is provided, while greatly reducing how much human oversight is needed.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、ロボットタスク学習の知識源として、大きな約束を提供する。 プロンプトエンジニアリングはllmから知識を引き出すのに有効であることが示されているが、新しいタスクを学習する具体化ロボットエージェントにとって、関連する、状況に応じた知識を得るには不十分である。 本稿では,ロボットがネイティブ言語能力,具体化,環境,ユーザの嗜好にマッチする新しいタスク知識を身につけることを可能にする,プロンプトエンジニアリングを拡張・補完する認知エージェントアプローチについて述べる。 アプローチは,LSMの応答空間を拡大し,自律ロボット内に埋め込まれた一般的な戦略を展開し,LSMが生成する候補の応答を評価し,修復し,選択することである。 本稿では,ロボットが,llmからの応答の多さを検索し,評価することで,一発学習で75%以上のタスク完了を達成できることを示すアプローチと実験について述べる。 このアプローチは、人間の監視(好みの表示など)が提供されるときに100%のタスク完了を達成すると同時に、人間の監視がどれだけ必要かを大幅に削減する。

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