論文の概要: Odyssey: Empowering Minecraft Agents with Open-World Skills

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.15325v2
• Date: Mon, 7 Oct 2024 09:40:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-08 15:56:37.640778
• Title: Odyssey: Empowering Minecraft Agents with Open-World Skills
• Title（参考訳）: Odyssey: Minecraftエージェントをオープンワールドスキルで強化する
• Authors: Shunyu Liu, Yaoru Li, Kongcheng Zhang, Zhenyu Cui, Wenkai Fang, Yuxuan Zheng, Tongya Zheng, Mingli Song,
• Abstract要約: Odysseyは、LLM(Large Language Model)ベースのエージェントにオープンワールドスキルを付与し、Minecraftの世界を探索する新しいフレームワークである。 Odysseyは,(1)40のプリミティブスキルと183の作曲スキルからなるオープンワールドスキルライブラリを備えた対話型エージェント,(2)Minecraft Wikiから派生した390k以上のインストラクションインストラクションを持つ大規模質問応答データセット上で訓練された微調整LLaMA-3モデル,(3)新しいエージェント能力ベンチマークの3つの重要な部分から構成される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.537984734738764
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent studies have delved into constructing generalist agents for open-world environments like Minecraft. Despite the encouraging results, existing efforts mainly focus on solving basic programmatic tasks, e.g., material collection and tool-crafting following the Minecraft tech-tree, treating the ObtainDiamond task as the ultimate goal. This limitation stems from the narrowly defined set of actions available to agents, requiring them to learn effective long-horizon strategies from scratch. Consequently, discovering diverse gameplay opportunities in the open world becomes challenging. In this work, we introduce Odyssey, a new framework that empowers Large Language Model (LLM)-based agents with open-world skills to explore the vast Minecraft world. Odyssey comprises three key parts: (1) An interactive agent with an open-world skill library that consists of 40 primitive skills and 183 compositional skills. (2) A fine-tuned LLaMA-3 model trained on a large question-answering dataset with 390k+ instruction entries derived from the Minecraft Wiki. (3) A new agent capability benchmark includes the long-term planning task, the dynamic-immediate planning task, and the autonomous exploration task. Extensive experiments demonstrate that the proposed Odyssey framework can effectively evaluate different capabilities of LLM-based agents. All datasets, model weights, and code are publicly available to motivate future research on more advanced autonomous agent solutions.
• Abstract（参考訳）: 近年の研究では、Minecraftのようなオープンワールド環境のためのジェネラリストエージェントの構築が進められている。 有望な結果にもかかわらず、既存の取り組みは主に、Minecraftのテクツリーに続くマテリアルコレクションやツールクラフトといった基本的なプログラムタスクの解決に重点を置いており、ObtainDiamondタスクを究極のゴールとして扱う。 この制限は、エージェントが利用可能な狭義のアクションセットに起因し、スクラッチから効果的なロングホライゾン戦略を学ぶ必要がある。 その結果,オープンワールドにおける多様なゲームプレイ機会の発見が困難になる。 本研究では,大規模言語モデル(LLM)をベースとしたエージェントにオープンワールドのスキルを付与し,Minecraftの世界を探索する新たなフレームワークであるOdysseyを紹介する。 Odysseyは、(1)40のプリミティブスキルと183の作曲スキルからなるオープンワールドスキルライブラリを備えた対話型エージェントである。 2) Minecraft Wikiから390k以上のインストラクションを抽出した大規模質問応答データセット上で学習した微調整LLaMA-3モデルについて検討した。 3)新しいエージェント能力ベンチマークには,長期計画タスク,動的即時計画タスク,自律探査タスクが含まれる。 大規模な実験により、提案したOdysseyフレームワークは、LLMベースのエージェントの異なる能力を効果的に評価できることが示されている。 すべてのデータセット、モデルウェイト、コードは公開されており、より高度な自律エージェントソリューションに関する将来の研究を動機付けている。

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