論文の概要: Interactive Planning Using Large Language Models for Partially Observable Robotics Tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.06876v1
• Date: Mon, 11 Dec 2023 22:54:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-13 17:59:55.919480
• Title: Interactive Planning Using Large Language Models for Partially Observable Robotics Tasks
• Title（参考訳）: 部分可観測ロボットタスクのための大規模言語モデルを用いた対話型計画
• Authors: Lingfeng Sun, Devesh K. Jha, Chiori Hori, Siddarth Jain, Radu Corcodel, Xinghao Zhu, Masayoshi Tomizuka, Diego Romeres
• Abstract要約: 大きな言語モデル(LLM)は、オープン語彙タスクを実行するロボットエージェントを作成することで、驚くべき成果を上げている。 LLMを用いた部分的に観測可能なタスクのための対話型計画手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.60571399091711
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Designing robotic agents to perform open vocabulary tasks has been the long-standing goal in robotics and AI. Recently, Large Language Models (LLMs) have achieved impressive results in creating robotic agents for performing open vocabulary tasks. However, planning for these tasks in the presence of uncertainties is challenging as it requires \enquote{chain-of-thought} reasoning, aggregating information from the environment, updating state estimates, and generating actions based on the updated state estimates. In this paper, we present an interactive planning technique for partially observable tasks using LLMs. In the proposed method, an LLM is used to collect missing information from the environment using a robot and infer the state of the underlying problem from collected observations while guiding the robot to perform the required actions. We also use a fine-tuned Llama 2 model via self-instruct and compare its performance against a pre-trained LLM like GPT-4. Results are demonstrated on several tasks in simulation as well as real-world environments. A video describing our work along with some results could be found here.
• Abstract（参考訳）: オープン語彙タスクを実行するロボットエージェントを設計することは、ロボット工学とAIの長年の目標だった。 近年,Large Language Models (LLMs) は,オープン語彙タスクを実行するロボットエージェントの開発において,目覚ましい成果を上げている。 しかしながら、不確実性が存在する場合のこれらのタスクの計画には、‘enquote{chain-of- Thought’推論、環境からの情報の集約、状態推定の更新、更新された状態推定に基づくアクションの生成が必要であるため、難しい。 本稿では,llmsを用いた部分可観測タスクのためのインタラクティブな計画手法を提案する。 提案手法では,LLMを用いてロボットを用いて環境から不足情報を収集し,必要な動作を指示しながら,収集した観測結果から根底にある問題の状態を推定する。 また、自己指示による微調整Llama 2モデルを使用し、その性能をGPT-4のような事前学習LLMと比較する。 実環境と同様にシミュレーションのいくつかのタスクで結果が示される。 私たちの研究といくつかの成果を説明したビデオがここにある。

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