論文の概要: Advances in Embodied Navigation Using Large Language Models: A Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.00530v4
• Date: Fri, 7 Jun 2024 13:13:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-10 20:46:33.555505
• Title: Advances in Embodied Navigation Using Large Language Models: A Survey
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルを用いた身体的ナビゲーションの進歩:サーベイ
• Authors: Jinzhou Lin, Han Gao, Xuxiang Feng, Rongtao Xu, Changwei Wang, Man Zhang, Li Guo, Shibiao Xu,
• Abstract要約: この記事では、Large Language ModelsとEmbodied Intelligenceの共生について概説する。 最先端のモデル、研究方法論をレビューし、既存の埋め込みナビゲーションモデルとデータセットの利点とデメリットを評価する。 最後に, 本論文は, インテリジェンスにおけるLLMの役割を解明し, 今後の方向性を予測している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.8165925743264
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In recent years, the rapid advancement of Large Language Models (LLMs) such as the Generative Pre-trained Transformer (GPT) has attracted increasing attention due to their potential in a variety of practical applications. The application of LLMs with Embodied Intelligence has emerged as a significant area of focus. Among the myriad applications of LLMs, navigation tasks are particularly noteworthy because they demand a deep understanding of the environment and quick, accurate decision-making. LLMs can augment embodied intelligence systems with sophisticated environmental perception and decision-making support, leveraging their robust language and image-processing capabilities. This article offers an exhaustive summary of the symbiosis between LLMs and embodied intelligence with a focus on navigation. It reviews state-of-the-art models, research methodologies, and assesses the advantages and disadvantages of existing embodied navigation models and datasets. Finally, the article elucidates the role of LLMs in embodied intelligence, based on current research, and forecasts future directions in the field. A comprehensive list of studies in this survey is available at https://github.com/Rongtao-Xu/Awesome-LLM-EN.
• Abstract（参考訳）: 近年,GPT (Generative Pre-trained Transformer) などの大規模言語モデル (LLM) の急速な進歩が注目されている。 エンボディード・インテリジェンス(Embodied Intelligence)によるLLMの応用は、重要な分野として現れている。 LLMの無数の応用の中で、ナビゲーションタスクは環境の深い理解と迅速かつ正確な意思決定を必要とするため特に注目すべきである。 LLMは、洗練された環境認識と意思決定支援を備えたエンボディードインテリジェンスシステムを強化し、堅牢な言語と画像処理機能を活用することができる。 本稿では, LLMとインボディードインテリジェンスとの共生を概観し, ナビゲーションに焦点をあてる。 最先端のモデル、研究方法論をレビューし、既存の埋め込みナビゲーションモデルとデータセットの利点とデメリットを評価する。 最後に, 本論文は, インテリジェンスにおけるLLMの役割を解明し, 今後の方向性を予測している。 この調査の包括的な研究リストはhttps://github.com/Rongtao-Xu/Awesome-LLM-ENで公開されている。

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