論文の概要: Interactive Task Planning with Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.10645v1
• Date: Mon, 16 Oct 2023 17:59:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-17 12:19:23.564449
• Title: Interactive Task Planning with Language Models
• Title（参考訳）: 言語モデルを用いた対話型タスク計画
• Authors: Boyi Li and Philipp Wu and Pieter Abbeel and Jitendra Malik
• Abstract要約: 対話型ロボットフレームワークは、長期のタスクプランニングを達成し、実行中であっても、新しい目標や異なるタスクに容易に一般化することができる。 最近の大規模言語モデルに基づくアプローチは、よりオープンな計画を可能にするが、多くの場合、重いプロンプトエンジニアリングやドメイン固有の事前訓練されたモデルを必要とする。 本稿では,言語モデルを用いた対話型タスクプランニングを実現するためのシンプルなフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 97.86399877812923
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: An interactive robot framework accomplishes long-horizon task planning and can easily generalize to new goals or distinct tasks, even during execution. However, most traditional methods require predefined module design, which makes it hard to generalize to different goals. Recent large language model based approaches can allow for more open-ended planning but often require heavy prompt engineering or domain-specific pretrained models. To tackle this, we propose a simple framework that achieves interactive task planning with language models. Our system incorporates both high-level planning and low-level function execution via language. We verify the robustness of our system in generating novel high-level instructions for unseen objectives and its ease of adaptation to different tasks by merely substituting the task guidelines, without the need for additional complex prompt engineering. Furthermore, when the user sends a new request, our system is able to replan accordingly with precision based on the new request, task guidelines and previously executed steps. Please check more details on our https://wuphilipp.github.io/itp_site and https://youtu.be/TrKLuyv26_g.
• Abstract（参考訳）: 対話型ロボットフレームワークは、長期のタスク計画を実現し、実行中であっても、新しい目標や異なるタスクに容易に一般化することができる。 しかし、ほとんどの伝統的な手法では事前定義されたモジュール設計が必要であり、異なる目標への一般化が困難である。 最近の大規模言語モデルに基づくアプローチは、よりオープンな計画を可能にするが、多くの場合、大量のプロンプトエンジニアリングやドメイン固有の事前学習モデルを必要とする。 そこで本稿では,言語モデルを用いた対話型タスク計画を実現するためのシンプルなフレームワークを提案する。 本システムは,言語による高レベル計画と低レベル関数実行の両方を組み込んでいる。 提案手法は, 複雑なプロンプトエンジニアリングを必要とせず, 単にタスクガイドラインを置換することによって, 未知の目的に対する新しい高レベル命令の生成と, 異なるタスクへの適応の容易さを検証できる。 さらに,ユーザが新しい要求を送信した場合,新たな要求,タスクガイドライン,以前に実行されたステップに基づいて,精度に応じて再計画を行うことができる。 詳細はhttps://wuphilipp.github.io/itp_siteとhttps://youtu.be/TrKLuyv26_gを参照してください。

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