論文の概要: LLM-State: Expandable State Representation for Long-horizon Task Planning in the Open World

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.17406v1
• Date: Wed, 29 Nov 2023 07:23:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-30 22:16:34.296921
• Title: LLM-State: Expandable State Representation for Long-horizon Task Planning in the Open World
• Title（参考訳）: LLM-State: オープンワールドにおける長期タスク計画のための拡張可能な状態表現
• Authors: Siwei Chen, Anxing Xiao, David Hsu
• Abstract要約: 本研究では,Large Language Model (LLM) を用いたオープンワールド家庭環境における長期タスクプランニングの問題に対処する。 既存の作業は、キーオブジェクトと属性を明示的に追跡することができない。 本稿では,オブジェクト属性の連続的な拡張と更新を提供する,新しい拡張可能な状態表現を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.425337841581573
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This work addresses the problem of long-horizon task planning with the Large Language Model (LLM) in an open-world household environment. Existing works fail to explicitly track key objects and attributes, leading to erroneous decisions in long-horizon tasks, or rely on highly engineered state features and feedback, which is not generalizable. We propose a novel, expandable state representation that provides continuous expansion and updating of object attributes from the LLM's inherent capabilities for context understanding and historical action reasoning. Our proposed representation maintains a comprehensive record of an object's attributes and changes, enabling robust retrospective summary of the sequence of actions leading to the current state. This allows enhanced context understanding for decision-making in task planning. We validate our model through experiments across simulated and real-world task planning scenarios, demonstrating significant improvements over baseline methods in a variety of tasks requiring long-horizon state tracking and reasoning.
• Abstract（参考訳）: 本研究は, オープンワールド家庭環境における大規模言語モデル(llm)を用いた長期ホリゾンタスク計画の問題に対処する。 既存の作業では、キーオブジェクトと属性を明示的に追跡することはできず、長いホリゾンタスクにおける誤った判断や、高度に設計された状態特徴とフィードバックに依存する。 本稿では,LLMのコンテキスト理解と過去の行動推論機能から,オブジェクト属性の連続的な拡張と更新を提供する,新しい拡張可能な状態表現を提案する。 提案する表現は、オブジェクトの属性と変更の包括的な記録を保持し、現在の状態につながるアクションのシーケンスの堅牢な振り返りサマリーを可能にする。 これにより、タスク計画における意思決定のコンテキスト理解が強化される。 シミュレーションおよび実世界のタスクプランニングシナリオをまたいで実験を行い、長期ホリゾン状態追跡と推論を必要とする様々なタスクにおいて、ベースラインメソッドよりも大きな改善を示す。

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