論文の概要: NavGPT-2: Unleashing Navigational Reasoning Capability for Large Vision-Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.12366v1
• Date: Wed, 17 Jul 2024 07:44:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-18 18:07:45.422495
• Title: NavGPT-2: Unleashing Navigational Reasoning Capability for Large Vision-Language Models
• Title（参考訳）: NavGPT-2:大規模視覚言語モデルのためのナビゲーション推論能力の開放
• Authors: Gengze Zhou, Yicong Hong, Zun Wang, Xin Eric Wang, Qi Wu,
• Abstract要約: 我々は、VLN特化モデルとLLMに基づくナビゲーションパラダイムの分割を橋渡しする。 我々は、効果的な行動予測とナビゲーション推論のために、LCMとナビゲーションポリシーネットワークを組み込む方法を利用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.685419129265252
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Capitalizing on the remarkable advancements in Large Language Models (LLMs), there is a burgeoning initiative to harness LLMs for instruction following robotic navigation. Such a trend underscores the potential of LLMs to generalize navigational reasoning and diverse language understanding. However, a significant discrepancy in agent performance is observed when integrating LLMs in the Vision-and-Language navigation (VLN) tasks compared to previous downstream specialist models. Furthermore, the inherent capacity of language to interpret and facilitate communication in agent interactions is often underutilized in these integrations. In this work, we strive to bridge the divide between VLN-specialized models and LLM-based navigation paradigms, while maintaining the interpretative prowess of LLMs in generating linguistic navigational reasoning. By aligning visual content in a frozen LLM, we encompass visual observation comprehension for LLMs and exploit a way to incorporate LLMs and navigation policy networks for effective action predictions and navigational reasoning. We demonstrate the data efficiency of the proposed methods and eliminate the gap between LM-based agents and state-of-the-art VLN specialists.
• Abstract（参考訳）: LLM(Large Language Models)の目覚ましい進歩に乗じて、LLMをロボットナビゲーションの指導に活用する活動が盛んである。 このような傾向は、航法的推論と多様な言語理解を一般化するLLMの可能性を浮き彫りにしている。 しかし、従来のダウンストリームスペシャリストモデルと比較して、ビジョン・アンド・ランゲージ・ナビゲーション(VLN)タスクにLLMを統合する際には、エージェント性能の顕著な相違が観察される。 さらに、エージェント間相互作用におけるコミュニケーションを解釈し、促進する言語の本質的な能力は、これらの統合においてしばしば未利用である。 本研究では,言語ナビゲーションの推論におけるLLMの解釈能力を維持しつつ,VLN特化モデルとLLMに基づくナビゲーションパラダイムの分割を橋渡しする。 凍結したLCMにおける視覚的内容の整合化により、LCMの視覚的理解を包含し、LCMとナビゲーションポリシーネットワークを効果的に行動予測とナビゲーション推論に組み込む方法を利用する。 本稿では,提案手法のデータ効率を実証し,LMベースのエージェントと最先端のVLNスペシャリストとのギャップを解消する。

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