論文の概要: Consolidating Trees of Robotic Plans Generated Using Large Language Models to Improve Reliability

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.07868v1
• Date: Mon, 15 Jan 2024 18:01:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-17 16:25:59.366946
• Title: Consolidating Trees of Robotic Plans Generated Using Large Language Models to Improve Reliability
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルを用いたロボット計画の統合と信頼性向上
• Authors: Md Sadman Sakib and Yu Sun
• Abstract要約: LLM(Large Language Models)の固有の確率論的性質は、予測不可能な要素を導入している。 本稿では,多様な現実の要求やシナリオに対して,適切なロボットタスク計画を作成することを目的とした,革新的なアプローチを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.4111574364474215
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The inherent probabilistic nature of Large Language Models (LLMs) introduces an element of unpredictability, raising concerns about potential discrepancies in their output. This paper introduces an innovative approach aims to generate correct and optimal robotic task plans for diverse real-world demands and scenarios. LLMs have been used to generate task plans, but they are unreliable and may contain wrong, questionable, or high-cost steps. The proposed approach uses LLM to generate a number of task plans as trees and amalgamates them into a graph by removing questionable paths. Then an optimal task tree can be retrieved to circumvent questionable and high-cost nodes, thereby improving planning accuracy and execution efficiency. The approach is further improved by incorporating a large knowledge network. Leveraging GPT-4 further, the high-level task plan is converted into a low-level Planning Domain Definition Language (PDDL) plan executable by a robot. Evaluation results highlight the superior accuracy and efficiency of our approach compared to previous methodologies in the field of task planning.
• Abstract（参考訳）: 大きな言語モデル(llm)の本質的な確率的性質は予測不可能性の要素をもたらし、出力の潜在的な不一致に関する懸念を引き起こす。 本稿では,多様な現実の要求やシナリオに対して,適切なロボットタスク計画を生成するための革新的なアプローチを提案する。 llmはタスクプランの生成に使用されてきたが,信頼性が低く,誤ったステップや疑わしいステップ,あるいはコストの高いステップを含む場合もある。 提案手法はLLMを用いて木として多くのタスクプランを生成し,問題のあるパスを除去してグラフにマージする。 そして、最適なタスクツリーを検索して、疑わしい高コストノードを回避し、計画精度と実行効率を向上させる。 このアプローチは、大きな知識ネットワークを組み込むことによってさらに改善される。 さらに、GPT-4を活用して、ロボットによって実行可能な低レベル計画領域定義言語(PDDL)プランに変換する。 評価結果は,タスクプランニングの分野における従来の手法と比較して,アプローチの精度と効率性に優れていた。

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