論文の概要: P-RAG: Progressive Retrieval Augmented Generation For Planning on Embodied Everyday Task

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.11279v1
• Date: Tue, 17 Sep 2024 15:29:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-18 15:57:32.594188
• Title: P-RAG: Progressive Retrieval Augmented Generation For Planning on Embodied Everyday Task
• Title（参考訳）: P-RAG: 毎日の身体的タスクを計画するためのプログレッシブな検索生成
• Authors: Weiye Xu, Min Wang, Wengang Zhou, Houqiang Li,
• Abstract要約: Embodied Everyday Taskは、インボディードAIコミュニティで人気のあるタスクである。 自然言語命令は明示的なタスクプランニングを欠くことが多い。 タスク環境に関する知識をモデルに組み込むには、広範囲なトレーニングが必要である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 94.08478298711789
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Embodied Everyday Task is a popular task in the embodied AI community, requiring agents to make a sequence of actions based on natural language instructions and visual observations. Traditional learning-based approaches face two challenges. Firstly, natural language instructions often lack explicit task planning. Secondly, extensive training is required to equip models with knowledge of the task environment. Previous works based on Large Language Model (LLM) either suffer from poor performance due to the lack of task-specific knowledge or rely on ground truth as few-shot samples. To address the above limitations, we propose a novel approach called Progressive Retrieval Augmented Generation (P-RAG), which not only effectively leverages the powerful language processing capabilities of LLMs but also progressively accumulates task-specific knowledge without ground-truth. Compared to the conventional RAG methods, which retrieve relevant information from the database in a one-shot manner to assist generation, P-RAG introduces an iterative approach to progressively update the database. In each iteration, P-RAG retrieves the latest database and obtains historical information from the previous interaction as experiential references for the current interaction. Moreover, we also introduce a more granular retrieval scheme that not only retrieves similar tasks but also incorporates retrieval of similar situations to provide more valuable reference experiences. Extensive experiments reveal that P-RAG achieves competitive results without utilizing ground truth and can even further improve performance through self-iterations.
• Abstract（参考訳）: Embodied Everyday Taskは、インボディードAIコミュニティで一般的なタスクであり、自然言語の指示と視覚的な観察に基づいてアクションのシーケンスをエージェントに要求する。 従来の学習ベースのアプローチは2つの課題に直面します。 第一に、自然言語命令は明示的なタスクプランニングを欠いていることが多い。 第二に、タスク環境に関する知識をモデルに組み込むには、広範囲なトレーニングが必要である。 LLM(Large Language Model)に基づく以前の研究は、タスク固有の知識の欠如によるパフォーマンスの低下や、いくつかのサンプルとして真実に依存していた。 上記の制約に対処するために,LLMの強力な言語処理能力を効果的に活用するだけでなく,基本構造を使わずにタスク固有の知識を徐々に蓄積する,プログレッシブ・レトリーバル拡張生成(P-RAG)という新しい手法を提案する。 データベースから関連情報をワンショットで取得して生成を支援する従来のRAG手法と比較して,P-RAGはデータベースを段階的に更新する反復的アプローチを導入する。 各イテレーションにおいて、P-RAGは最新のデータベースを取得し、現在のインタラクションの実験参照として、前のインタラクションから履歴情報を取得する。 さらに、類似したタスクを検索するだけでなく、類似した状況の検索を取り入れて、より価値のある参照体験を提供する、よりきめ細かい検索手法も導入する。 大規模な実験により、P-RAGは真理を生かさずに競争結果を達成し、自己評価によってさらに性能を向上させることができることが明らかになった。

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