論文の概要: The Embodied World Model Based on LLM with Visual Information and Prediction-Oriented Prompts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.00765v1
• Date: Sun, 2 Jun 2024 14:50:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-06 03:36:42.510329
• Title: The Embodied World Model Based on LLM with Visual Information and Prediction-Oriented Prompts
• Title（参考訳）: 視覚情報と予測型プロンプトを用いたLLMに基づく身体的世界モデル
• Authors: Wakana Haijima, Kou Nakakubo, Masahiro Suzuki, Yutaka Matsuo,
• Abstract要約: VOYAGERは、マインクラフトの世界における自律的な探索を可能にするLLMベースの組み込みAIとしてよく知られている。 視覚データの未使用化や世界モデルとしての機能不足といった問題がある。 考案されたプロンプトが世界モデルとしてのLLMの機能を引き出す可能性があることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.00518906047691
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: In recent years, as machine learning, particularly for vision and language understanding, has been improved, research in embedded AI has also evolved. VOYAGER is a well-known LLM-based embodied AI that enables autonomous exploration in the Minecraft world, but it has issues such as underutilization of visual data and insufficient functionality as a world model. In this research, the possibility of utilizing visual data and the function of LLM as a world model were investigated with the aim of improving the performance of embodied AI. The experimental results revealed that LLM can extract necessary information from visual data, and the utilization of the information improves its performance as a world model. It was also suggested that devised prompts could bring out the LLM's function as a world model.
• Abstract（参考訳）: 近年では、特に視覚と言語理解のための機械学習が改良され、組み込みAIの研究も進展している。 VOYAGERは、マインクラフトの世界における自律的な探索を可能にする、LLMベースのよく知られたエンボディAIであるが、ビジュアルデータの未使用化や世界モデルとしての不十分な機能といった問題もある。 本研究では,世界モデルとしての視覚データの利用可能性とLLMの機能について,具体的AIの性能向上を目的とした検討を行った。 実験の結果,LLMは視覚データから必要な情報を抽出できることがわかった。 また、考案されたプロンプトが世界モデルとしてのLLMの機能を引き出す可能性があることも示唆された。

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