- Language Models as Zero-Shot Planners: Extracting Actionable Knowledge for Embodied Agents [111.3]
自然言語で表現された高レベルなタスクを、選択された実行可能なステップのセットに基底付ける可能性について検討する。 事前学習したLMが十分に大きく、適切に誘導された場合、ハイレベルなタスクを効果的に低レベルな計画に分解できることがわかった。 本稿では,既存の実演の条件を規定し,計画が許容可能な行動に意味的に変換される手順を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (Tue, 18 Jan 2022 18:59:45 GMT) - 大規模言語モデルを用いて「歯を磨く」というタスクを「①浴室に行く」「②ドアを開ける」・・・のようにステップに落とせるか？に対する論文。一定の補正を加えることで79%で実行可能となるとのこと。VirtualHome (virtual-home.org)による可視化が面白い。
- プロジェクトサイトはLanguage Models as Zero-Shot Planners: Extracting Actionable Knowledge for Embodied Agents (wenlong.page)