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【伯克利CMU谷歌】语言模型即零样本规划器:为具身代理提取可操作知识
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https://wenlong.page/language-planner/ 语言模型专知知识资料大全: https://www.zhuanzhi.ai/topic/2001174597370974 通过大型语言模型(LLMs)学习到的世界知识能否用于交互环境中?在这篇论文中,我们研究了用自然语言表达的高级任务的可能性。“做早餐”),到一套选定的可操作的步骤(例如,“做早餐”)。“打开冰箱”)。虽然之前的工作侧重于从明确的循序渐进的例子中学习如何行动,但我们惊奇地发现,如果预先训练的语言模型足够大并得到适当的提示,它们可以有效地将高水平的任务分解为低水平的计划,而无需任何进一步的训练。然而,LLM朴素地制定的计划往往不能精确地映射到可接受的行动。我们提出一种程序,该程序以现有的示范为条件,并在语义上将计划转换为可接受的行动。我们在最近的VirtualHome环境中的评估表明,结果方法大大提高了LLM基线的可执行性。进行的人工评估揭示了可执行性和正确性之间的权衡,但在从语言模型中提取可操作知识方面显示出了一个很有希望的迹象。 https://wenlong.page/language-planner/ #语言模型 #人工智能
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