論文の概要: Instruction Following with Goal-Conditioned Reinforcement Learning in Virtual Environments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.09287v1
• Date: Fri, 12 Jul 2024 14:19:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-15 23:18:28.537899
• Title: Instruction Following with Goal-Conditioned Reinforcement Learning in Virtual Environments
• Title（参考訳）: 仮想環境におけるゴールコンディション強化学習の指導
• Authors: Zoya Volovikova, Alexey Skrynnik, Petr Kuderov, Aleksandr I. Panov,
• Abstract要約: 本稿では,大規模言語モデルの深い言語理解と強化学習エージェントの適応行動実行能力を組み合わせた階層型フレームワークを提案する。 IGLUではエージェントが構造を構築するように指示され、Crafterではエージェントがタスクを実行し、言語コマンドに従って周辺環境のオブジェクトと対話する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.06453257292203
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this study, we address the issue of enabling an artificial intelligence agent to execute complex language instructions within virtual environments. In our framework, we assume that these instructions involve intricate linguistic structures and multiple interdependent tasks that must be navigated successfully to achieve the desired outcomes. To effectively manage these complexities, we propose a hierarchical framework that combines the deep language comprehension of large language models with the adaptive action-execution capabilities of reinforcement learning agents. The language module (based on LLM) translates the language instruction into a high-level action plan, which is then executed by a pre-trained reinforcement learning agent. We have demonstrated the effectiveness of our approach in two different environments: in IGLU, where agents are instructed to build structures, and in Crafter, where agents perform tasks and interact with objects in the surrounding environment according to language commands.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,人工知能エージェントが仮想環境内で複雑な言語命令を実行できるという課題に対処する。 本フレームワークでは,これらの命令は複雑な言語構造と複数の相互依存的タスクを伴い,望まれる結果を達成するためにうまくナビゲートする必要があると仮定する。 これらの複雑さを効果的に管理するために,大規模言語モデルの深い言語理解と強化学習エージェントの適応的行動実行能力を組み合わせた階層型フレームワークを提案する。 言語モジュール(LLMに基づく)は、言語命令をハイレベルなアクションプランに変換し、事前訓練された強化学習エージェントによって実行される。 IGLUではエージェントが構造を構築するように指示され、Crafterではエージェントがタスクを実行し、言語コマンドに従って周辺環境のオブジェクトと対話する。

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