論文の概要: Building Cooperative Embodied Agents Modularly with Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.02485v1
• Date: Wed, 5 Jul 2023 17:59:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-06 12:38:32.209958
• Title: Building Cooperative Embodied Agents Modularly with Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルを用いた協調作業型エージェントの構築
• Authors: Hongxin Zhang, Weihua Du, Jiaming Shan, Qinhong Zhou, Yilun Du, Joshua B. Tenenbaum, Tianmin Shu, Chuang Gan
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は,単一エージェントの具体化タスクにおいて,優れた計画能力を示す。 本フレームワークは, 生体エージェントが他の生体エージェントや人間と計画, コミュニケーション, 協力し, 長期的タスクを効率的に遂行することを可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 81.79290019220555
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have demonstrated impressive planning abilities in single-agent embodied tasks across various domains. However, their capacity for planning and communication in multi-agent cooperation remains unclear, even though these are crucial skills for intelligent embodied agents. In this paper, we present a novel framework that utilizes LLMs for multi-agent cooperation and tests it in various embodied environments. Our framework enables embodied agents to plan, communicate, and cooperate with other embodied agents or humans to accomplish long-horizon tasks efficiently. We demonstrate that recent LLMs, such as GPT-4, can surpass strong planning-based methods and exhibit emergent effective communication using our framework without requiring fine-tuning or few-shot prompting. We also discover that LLM-based agents that communicate in natural language can earn more trust and cooperate more effectively with humans. Our research underscores the potential of LLMs for embodied AI and lays the foundation for future research in multi-agent cooperation. Videos can be found on the project website https://vis-www.cs.umass.edu/Co-LLM-Agents/.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、様々なドメインにまたがる単一エージェントの具体化タスクにおいて、驚くべき計画能力を示している。 しかし, 多エージェント連携における計画とコミュニケーションの能力は, インテリジェントなエンボディエージェントにとって重要なスキルであるにもかかわらず, いまだに不明である。 本稿では,LLMを多エージェント協調に利用し,様々な環境下でテストする新しいフレームワークを提案する。 本フレームワークは, 生体エージェントが他の生体エージェントや人間と計画, コミュニケーション, 協力し, 長期的タスクを効率的に遂行することを可能にする。 GPT-4 のような最近の LLM は,高機能な計画手法を超越し,微調整や少数ショットのプロンプトを必要とせずに,我々のフレームワークを用いた創発的な効果的なコミュニケーションを実現できることを示す。 また、自然言語でコミュニケーションするLDMベースのエージェントは、より信頼を得、人間とより効果的に協力できることがわかった。 我々の研究は、AIの具体化におけるLLMの可能性を強調し、マルチエージェント協調研究の基盤となる。 ビデオはプロジェクトのWebサイトhttps://vis-www.cs.umass.edu/Co-LLM-Agents/で見ることができる。

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