論文の概要: Learning adaptive planning representations with natural language guidance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.08566v1
• Date: Wed, 13 Dec 2023 23:35:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-16 00:33:26.394226
• Title: Learning adaptive planning representations with natural language guidance
• Title（参考訳）: 自然言語指導による適応型計画表現の学習
• Authors: Lionel Wong, Jiayuan Mao, Pratyusha Sharma, Zachary S. Siegel, Jiahai Feng, Noa Korneev, Joshua B. Tenenbaum, Jacob Andreas
• Abstract要約: 本稿では,タスク固有の計画表現を自動構築するフレームワークであるAdaについて述べる。 Adaは、プランナー互換の高レベルアクション抽象化と、特定の計画タスク領域に適応した低レベルコントローラのライブラリを対話的に学習する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 90.24449752926866
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Effective planning in the real world requires not only world knowledge, but the ability to leverage that knowledge to build the right representation of the task at hand. Decades of hierarchical planning techniques have used domain-specific temporal action abstractions to support efficient and accurate planning, almost always relying on human priors and domain knowledge to decompose hard tasks into smaller subproblems appropriate for a goal or set of goals. This paper describes Ada (Action Domain Acquisition), a framework for automatically constructing task-specific planning representations using task-general background knowledge from language models (LMs). Starting with a general-purpose hierarchical planner and a low-level goal-conditioned policy, Ada interactively learns a library of planner-compatible high-level action abstractions and low-level controllers adapted to a particular domain of planning tasks. On two language-guided interactive planning benchmarks (Mini Minecraft and ALFRED Household Tasks), Ada strongly outperforms other approaches that use LMs for sequential decision-making, offering more accurate plans and better generalization to complex tasks.
• Abstract（参考訳）: 現実世界の効果的な計画には、世界の知識だけでなく、その知識を活用して目の前のタスクの正しい表現を構築する能力が必要です。 何十年もの間、階層的計画手法は、効率的で正確な計画を支援するために、ドメイン固有の時間的行動抽象化を使用してきた。 本稿では、言語モデル(lms)からのタスク全般的背景知識を用いてタスク固有の計画表現を自動的に構築するフレームワークであるada(action domain acquisition)について述べる。 汎用階層型プランナーと低レベル目標条件ポリシーから始め、adaはプランナー互換の高レベルアクション抽象化と、特定の計画タスクのドメインに適応した低レベルコントローラのライブラリをインタラクティブに学習する。 言語指導による2つの対話型計画ベンチマーク(Mini MinecraftとALFRED Household Tasks)では、AdaはLMをシーケンシャルな意思決定に使用する他のアプローチよりも優れており、より正確な計画と複雑なタスクへのより良い一般化を提供する。

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