論文の概要: Large Language Models as Generalizable Policies for Embodied Tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.17722v1
• Date: Thu, 26 Oct 2023 18:32:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-30 16:01:24.125535
• Title: Large Language Models as Generalizable Policies for Embodied Tasks
• Title（参考訳）: 具体化タスクの一般化ポリシーとしての大規模言語モデル
• Authors: Andrew Szot, Max Schwarzer, Harsh Agrawal, Bogdan Mazoure, Walter Talbott, Katherine Metcalf, Natalie Mackraz, Devon Hjelm, Alexander Toshev
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は,視覚的タスクを具現化するための一般化可能なポリシーであることを示す。 我々のアプローチはLarge LAnguage Model Reinforcement Learning Policy (LLaRP)と呼ばれ、学習済みの凍結LDMに適応し、入力テキスト命令と視覚的自我中心の観察と出力動作を環境内で直接行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.563115105077564
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We show that large language models (LLMs) can be adapted to be generalizable policies for embodied visual tasks. Our approach, called Large LAnguage model Reinforcement Learning Policy (LLaRP), adapts a pre-trained frozen LLM to take as input text instructions and visual egocentric observations and output actions directly in the environment. Using reinforcement learning, we train LLaRP to see and act solely through environmental interactions. We show that LLaRP is robust to complex paraphrasings of task instructions and can generalize to new tasks that require novel optimal behavior. In particular, on 1,000 unseen tasks it achieves 42% success rate, 1.7x the success rate of other common learned baselines or zero-shot applications of LLMs. Finally, to aid the community in studying language conditioned, massively multi-task, embodied AI problems we release a novel benchmark, Language Rearrangement, consisting of 150,000 training and 1,000 testing tasks for language-conditioned rearrangement. Video examples of LLaRP in unseen Language Rearrangement instructions are at https://llm-rl.github.io.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は,視覚的タスクを具現化するための一般化可能なポリシーであることを示す。 我々のアプローチはLarge LAnguage Model Reinforcement Learning Policy (LLaRP)と呼ばれ、学習済みの凍結LDMに適応し、入力テキスト命令と視覚的自我中心の観察と出力動作を環境内で直接行う。 強化学習を用いて,LLaRPを学習し,環境相互作用のみで行動する。 llarpはタスク命令の複雑なパラフレージングに頑健であり、新しい最適動作を必要とする新しいタスクに一般化できることを示す。 特に1,000の未発見のタスクでは、42%の成功率、その他の一般的な学習ベースラインの成功率1.7倍、あるいはllmのゼロショット応用を達成している。 最後に、言語条件付き、巨大なマルチタスク、具体化されたaiの問題を研究するコミュニティを助けるために、私たちは15万のトレーニングと1000のテストタスクからなる新しいベンチマーク、言語再構成をリリースします。 unseen language rerangement instructionsのllarpのビデオ例は、https://llm-rl.github.ioにある。

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