論文の概要: Statler: State-Maintaining Language Models for Embodied Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.17840v4
• Date: Mon, 20 May 2024 05:57:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-22 00:50:05.785126
• Title: Statler: State-Maintaining Language Models for Embodied Reasoning
• Title（参考訳）: Statler: 身体的推論のための状態維持型言語モデル
• Authors: Takuma Yoneda, Jiading Fang, Peng Li, Huanyu Zhang, Tianchong Jiang, Shengjie Lin, Ben Picker, David Yunis, Hongyuan Mei, Matthew R. Walter,
• Abstract要約: 本研究では,大言語モデルに世界状態を推定するフレームワークであるStatlerを提案する。 そして、我々のフレームワークは、現在の世界状態の推定に対して各アクションを条件付けします。 複数のロボット計画タスクにおいて、強力な競合する手法を著しく上回っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.884696137429813
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: There has been a significant research interest in employing large language models to empower intelligent robots with complex reasoning. Existing work focuses on harnessing their abilities to reason about the histories of their actions and observations. In this paper, we explore a new dimension in which large language models may benefit robotics planning. In particular, we propose Statler, a framework in which large language models are prompted to maintain an estimate of the world state, which are often unobservable, and track its transition as new actions are taken. Our framework then conditions each action on the estimate of the current world state. Despite being conceptually simple, our Statler framework significantly outperforms strong competing methods (e.g., Code-as-Policies) on several robot planning tasks. Additionally, it has the potential advantage of scaling up to more challenging long-horizon planning tasks.
• Abstract（参考訳）: 知的ロボットを複雑な推論で強化するために、大きな言語モデルを使うことに大きな研究関心が寄せられている。 既存の研究は、彼らの行動と観察の歴史を解明するために彼らの能力を活用することに焦点を当てている。 本稿では,ロボット工学の計画において,大規模言語モデルが有用となる新しい次元について検討する。 特に,大規模な言語モデルに対して,しばしば観測不可能な世界状態の推定を指示し,その遷移を新たな行動として追跡するフレームワークであるStatlerを提案する。 そして、我々のフレームワークは、現在の世界状態の推定に対して各アクションを条件付けします。 概念的には単純であるにもかかわらず、我々のStatlerフレームワークは、いくつかのロボット計画タスクにおいて強力な競合する手法(例えば、Code-as-Policies)を著しく上回っている。 さらに、より困難な長期計画タスクにスケールアップする可能性もあります。

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