論文の概要: RoboGPT: an intelligent agent of making embodied long-term decisions for daily instruction tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.15649v2
• Date: Sun, 30 Jun 2024 14:28:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-02 15:37:58.296954
• Title: RoboGPT: an intelligent agent of making embodied long-term decisions for daily instruction tasks
• Title（参考訳）: RoboGPT : 日常指導における長期的意思決定を具体化する知的エージェント
• Authors: Yaran Chen, Wenbo Cui, Yuanwen Chen, Mining Tan, Xinyao Zhang, Dongbin Zhao, He Wang,
• Abstract要約: 自然言語処理における大規模言語モデル(LLM)は、複雑なロボット計画にLLMを使うことに刺激を与えている。 本稿では,日常業務の長期的決定を具体化するRoboGPTエージェントを提案する。 提案するRoboGPTエージェントは、ALFRED日々のタスクにおいてSOTAメソッドよりも優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.29302304547683
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Robotic agents must master common sense and long-term sequential decisions to solve daily tasks through natural language instruction. The developments in Large Language Models (LLMs) in natural language processing have inspired efforts to use LLMs in complex robot planning. Despite LLMs' great generalization and comprehension of instruction tasks, LLMs-generated task plans sometimes lack feasibility and correctness. To address the problem, we propose a RoboGPT agent\footnote{our code and dataset will be released soon} for making embodied long-term decisions for daily tasks, with two modules: 1) LLMs-based planning with re-plan to break the task into multiple sub-goals; 2) RoboSkill individually designed for sub-goals to learn better navigation and manipulation skills. The LLMs-based planning is enhanced with a new robotic dataset and re-plan, called RoboGPT. The new robotic dataset of 67k daily instruction tasks is gathered for fine-tuning the Llama model and obtaining RoboGPT. RoboGPT planner with strong generalization can plan hundreds of daily instruction tasks. Additionally, a low-computational Re-Plan module is designed to allow plans to flexibly adapt to the environment, thereby addressing the nomenclature diversity challenge. The proposed RoboGPT agent outperforms SOTA methods on the ALFRED daily tasks. Moreover, RoboGPT planner exceeds SOTA LLM-based planners like ChatGPT in task-planning rationality for hundreds of unseen daily tasks, and even other domain tasks, while keeping the large model's original broad application and generality.
• Abstract（参考訳）: ロボットエージェントは、自然言語による日々のタスクを解決するために、常識と長期的なシーケンシャルな決定をマスターする必要がある。 自然言語処理におけるLarge Language Models (LLMs) の発展は、複雑なロボット計画においてLLMを使うことへの取り組みにインスピレーションを与えている。 LLMの大きな一般化と命令タスクの理解にもかかわらず、LLMの生成したタスクプランは実現可能性と正確性に欠けることがある。 この問題に対処するため、RoboGPTエージェント\footnote{our code and dataset will released} for embodied long-term decision for daily tasks with two module。 1) 業務を複数のサブゴールに分割する再計画によるLCMに基づく計画 2)RoboSkillは,より優れたナビゲーションと操作技術を学ぶために,サブゴール用に個別に設計されている。 LLMsベースのプランニングは、RoboGPTと呼ばれる新しいロボットデータセットと再計画によって強化されている。 新しいロボットデータセットは、Llamaモデルを微調整し、RoboGPTを取得するために、毎日67万のトレーニングタスクを収集する。 強力な一般化のRoboGPTプランナは、毎日数百の命令タスクを計画できる。 さらに、低計算のRe-Planモジュールは、計画が環境に柔軟に適応できるように設計されており、命名上の多様性の課題に対処している。 提案するRoboGPTエージェントは、ALFRED日々のタスクにおいてSOTAメソッドよりも優れている。 さらに、RoboGPTプランナーは、数百の目に見えない日々のタスクやドメインタスクのタスク計画合理性において、ChatGPTのようなSOTA LLMベースのプランナーを超え、大きなモデルの本来の広範な応用と汎用性を維持している。

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