論文の概要: ET-Plan-Bench: Embodied Task-level Planning Benchmark Towards Spatial-Temporal Cognition with Foundation Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.14682v2
• Date: Thu, 13 Feb 2025 14:54:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-14 15:38:05.887408
• Title: ET-Plan-Bench: Embodied Task-level Planning Benchmark Towards Spatial-Temporal Cognition with Foundation Models
• Title（参考訳）: ET-Plan-Bench:基礎モデルによる空間的時間認知に向けたタスクレベルプランニングベンチマーク
• Authors: Lingfeng Zhang, Yuening Wang, Hongjian Gu, Atia Hamidizadeh, Zhanguang Zhang, Yuecheng Liu, Yutong Wang, David Gamaliel Arcos Bravo, Junyi Dong, Shunbo Zhou, Tongtong Cao, Xingyue Quan, Yuzheng Zhuang, Yingxue Zhang, Jianye Hao,
• Abstract要約: ET-Plan-Benchは、Large Language Models (LLMs) を用いたタスク計画の具体化のためのベンチマークである。 様々な難易度や複雑さのレベルにおいて、制御可能で多様な実施タスクが特徴である。 我々のベンチマークでは、大規模で定量化され、高度に自動化され、きめ細かな診断フレームワークとして認識されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.89166693142495
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Recent advancements in Large Language Models (LLMs) have spurred numerous attempts to apply these technologies to embodied tasks, particularly focusing on high-level task planning and task decomposition. To further explore this area, we introduce a new embodied task planning benchmark, ET-Plan-Bench, which specifically targets embodied task planning using LLMs. It features a controllable and diverse set of embodied tasks varying in different levels of difficulties and complexities, and is designed to evaluate two critical dimensions of LLMs' application in embodied task understanding: spatial (relation constraint, occlusion for target objects) and temporal & causal understanding of the sequence of actions in the environment. By using multi-source simulators as the backend simulator, it can provide immediate environment feedback to LLMs, which enables LLMs to interact dynamically with the environment and re-plan as necessary. We evaluated the state-of-the-art open source and closed source foundation models, including GPT-4, LLAMA and Mistral on our proposed benchmark. While they perform adequately well on simple navigation tasks, their performance can significantly deteriorate when faced with tasks that require a deeper understanding of spatial, temporal, and causal relationships. Thus, our benchmark distinguishes itself as a large-scale, quantifiable, highly automated, and fine-grained diagnostic framework that presents a significant challenge to the latest foundation models. We hope it can spark and drive further research in embodied task planning using foundation models.
• Abstract（参考訳）: 近年のLLM(Large Language Models)の進歩は、これらの技術を具体化タスクに適用しようとする多くの試み、特にハイレベルなタスク計画とタスク分解に焦点を当てている。 この領域をさらに探求するために、新しい実施型タスク計画ベンチマークET-Plan-Benchを導入する。 異なる難易度や複雑さのレベルによって異なる、制御可能な多種多様な実施課題を特徴とし、環境における行動の順序に対する時間的・因果的理解と空間的(関係制約、対象対象物に対する排他的排除)の2つの重要次元のLLMの適用を評価するように設計されている。 マルチソースシミュレータをバックエンドシミュレータとして使用することにより、LLMに即時環境フィードバックを提供することで、LLMが環境と動的に対話し、必要に応じて再計画することができる。 GPT-4, LLAMA, Mistralなど, 最先端のオープンソースおよびクローズドソース基盤モデルを, 提案したベンチマークで評価した。 単純なナビゲーションタスクでは適切に機能するが、空間的、時間的、因果関係の深い理解を必要とするタスクに直面した場合、パフォーマンスは著しく低下する。 このように、我々のベンチマークは、自分自身を、大規模で定量化され、高度に自動化され、きめ細かな診断フレームワークとして区別し、最新の基礎モデルに重大な課題をもたらす。 基礎モデルを用いた具体的タスク計画のさらなる研究を刺激し、推進できることを願っている。

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