論文の概要: Embodied Agent Interface: Benchmarking LLMs for Embodied Decision Making

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.07166v2
• Date: Fri, 1 Nov 2024 18:03:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-05 14:59:58.532530
• Title: Embodied Agent Interface: Benchmarking LLMs for Embodied Decision Making
• Title（参考訳）: Embodied Agent Interface: Embodied Decision Making のための LLM ベンチマーク
• Authors: Manling Li, Shiyu Zhao, Qineng Wang, Kangrui Wang, Yu Zhou, Sanjana Srivastava, Cem Gokmen, Tony Lee, Li Erran Li, Ruohan Zhang, Weiyu Liu, Percy Liang, Li Fei-Fei, Jiayuan Mao, Jiajun Wu,
• Abstract要約: 我々は,大規模言語モデル(LLM)を具体的意思決定のために評価することを目指している。 既存の評価は最終的な成功率にのみ依存する傾向がある。 本稿では,様々なタスクの形式化を支援する汎用インタフェース (Embodied Agent Interface) を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 85.24399869971236
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We aim to evaluate Large Language Models (LLMs) for embodied decision making. While a significant body of work has been leveraging LLMs for decision making in embodied environments, we still lack a systematic understanding of their performance because they are usually applied in different domains, for different purposes, and built based on different inputs and outputs. Furthermore, existing evaluations tend to rely solely on a final success rate, making it difficult to pinpoint what ability is missing in LLMs and where the problem lies, which in turn blocks embodied agents from leveraging LLMs effectively and selectively. To address these limitations, we propose a generalized interface (Embodied Agent Interface) that supports the formalization of various types of tasks and input-output specifications of LLM-based modules. Specifically, it allows us to unify 1) a broad set of embodied decision-making tasks involving both state and temporally extended goals, 2) four commonly-used LLM-based modules for decision making: goal interpretation, subgoal decomposition, action sequencing, and transition modeling, and 3) a collection of fine-grained metrics which break down evaluation into various types of errors, such as hallucination errors, affordance errors, various types of planning errors, etc. Overall, our benchmark offers a comprehensive assessment of LLMs' performance for different subtasks, pinpointing the strengths and weaknesses in LLM-powered embodied AI systems, and providing insights for effective and selective use of LLMs in embodied decision making.
• Abstract（参考訳）: 我々は,大規模言語モデル (LLM) を具体的意思決定のために評価することを目指している。 具体的環境における意思決定にLLMを利用することは大きな成果を上げてきましたが、通常、異なる目的のために異なるドメインに適用され、異なる入力や出力に基づいて構築されるため、それらのパフォーマンスに関する体系的な理解はいまだに欠けています。 さらに、既存の評価は最終成功率にのみ依存する傾向にあり、LLMに欠落している能力や、その問題のある場所を特定することは困難であり、結果として、具体化されたエージェントがLLMを効果的に選択的に活用することを妨げる。 これらの制約に対処するために,多種多様なタスクの形式化とLCMベースのモジュールの入出力仕様をサポートする汎用インタフェース(Embodied Agent Interface)を提案する。 具体的には 統合できるのです 1)国家と時間的拡張目標の両方を含む幅広い意思決定課題の具体化。 2 意思決定に広く用いられる4つのLCMベースのモジュール:ゴール解釈、サブゴール分解、アクションシークエンシング、トランジションモデリング 3) 評価を幻覚の誤り、余裕の誤り、様々な種類の計画の誤りなど、さまざまな種類のエラーに分解する詳細な指標の収集。 総合的に、我々のベンチマークは、異なるサブタスクに対するLLMのパフォーマンスを総合的に評価し、LLM駆動型AIシステムの強みと弱みを指摘し、具体的意思決定においてLLMを効果的かつ選択的に活用するための洞察を提供する。

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