論文の概要: Embodied CoT Distillation From LLM To Off-the-shelf Agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.11499v1
• Date: Mon, 16 Dec 2024 07:18:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-17 13:55:43.285918
• Title: Embodied CoT Distillation From LLM To Off-the-shelf Agents
• Title（参考訳）: LLMからオフザシェルフ剤へのCoT蒸留
• Authors: Wonje Choi, Woo Kyung Kim, Minjong Yoo, Honguk Woo,
• Abstract要約: DeDerは、大規模言語モデル(LLM)から具体的推論能力を分解し、蒸留するためのフレームワークである。 ALFREDベンチマークによる我々の実験は、DeDerが先進的な言語計画と蒸留アプローチを超越していることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.318203525449058
• License:
• Abstract: We address the challenge of utilizing large language models (LLMs) for complex embodied tasks, in the environment where decision-making systems operate timely on capacity-limited, off-the-shelf devices. We present DeDer, a framework for decomposing and distilling the embodied reasoning capabilities from LLMs to efficient, small language model (sLM)-based policies. In DeDer, the decision-making process of LLM-based strategies is restructured into a hierarchy with a reasoning-policy and planning-policy. The reasoning-policy is distilled from the data that is generated through the embodied in-context learning and self-verification of an LLM, so it can produce effective rationales. The planning-policy, guided by the rationales, can render optimized plans efficiently. In turn, DeDer allows for adopting sLMs for both policies, deployed on off-the-shelf devices. Furthermore, to enhance the quality of intermediate rationales, specific to embodied tasks, we devise the embodied knowledge graph, and to generate multiple rationales timely through a single inference, we also use the contrastively prompted attention model. Our experiments with the ALFRED benchmark demonstrate that DeDer surpasses leading language planning and distillation approaches, indicating the applicability and efficiency of sLM-based embodied policies derived through DeDer.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,大規模言語モデル(LLM)を複雑な具体的タスクに利用することの課題に対処する。 本稿では,LLMからスモール言語モデル (sLM) ベースのポリシーへの具体的推論能力の分解と蒸留を行うフレームワークであるDeDerについて述べる。 DeDerでは、LCMベースの戦略の意思決定プロセスが、論理政治と計画政治の階層構造に再構成されている。 推論ポリシーは、LLMの具体的インコンテキスト学習と自己検証によって生成されるデータから蒸留され、効果的に合理的な結果が得られる。 合理的に導かれる計画政策は、最適化された計画を効率的にレンダリングすることができる。 次にDeDerは、既製のデバイスにデプロイされる両方のポリシーにsLMを採用することができる。 さらに,具体的課題に特有な中間有理数の品質を高めるため,具体的知識グラフを考案し,単一推論でタイムリーに複数の有理数を生成するために,対照的に刺激された注目モデルを用いる。 ALFREDベンチマークを用いて行った実験は,DeDerが先進的な言語計画と蒸留アプローチを超越していることを示し,DeDerをベースとした実装ポリシーの適用性と有効性を示した。

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