Fugu-MT 論文翻訳(概要): Interpreting and learning voice commands with a Large Language Model for a robot system

論文の概要: Interpreting and learning voice commands with a Large Language Model for a robot system

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.21512v1
Date: Wed, 31 Jul 2024 10:30:31 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-08-01 18:02:39.958825
Title: Interpreting and learning voice commands with a Large Language Model for a robot system
Title（参考訳）: ロボットシステムのための大規模言語モデルによる音声コマンドの解釈と学習
Authors: Stanislau Stankevich, Wojciech Dudek,
Abstract要約: GPT-4のようなLarge Language Models (LLM)を使用することで、ロボットの能力が向上し、リアルタイムの対話や意思決定が可能になった。本研究の目的は,LLMとデータベースを融合して意思決定を改善し,要求解釈問題に対する知識獲得を可能にすることである。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Robots are increasingly common in industry and daily life, such as in nursing homes where they can assist staff. A key challenge is developing intuitive interfaces for easy communication. The use of Large Language Models (LLMs) like GPT-4 has enhanced robot capabilities, allowing for real-time interaction and decision-making. This integration improves robots' adaptability and functionality. This project focuses on merging LLMs with databases to improve decision-making and enable knowledge acquisition for request interpretation problems.
Abstract（参考訳）: ロボットは、従業員を援助できる介護施設など、産業や日常生活でますます一般的になっている。重要な課題は、簡単なコミュニケーションのための直感的なインターフェースを開発することだ。 GPT-4のようなLarge Language Models (LLM)を使用することで、ロボットの能力が向上し、リアルタイムの対話や意思決定が可能になった。この統合により、ロボットの適応性と機能が改善される。本研究の目的は,LLMとデータベースを融合して意思決定を改善し,要求解釈問題に対する知識獲得を可能にすることである。

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