رؤى - Embodied AI - # Navigational Chain-of-Thought Strategy for VLN

NavCoT: Boosting Vision-and-Language Navigation with Disentangled Reasoning

Q: どのようにNavCoTは実世界のロボティクスアプリケーションの開発に役立ちますか？

NavCoTは、大規模言語モデル（LLM）を訓練して自己導かれた航法推論を行うことで、実世界のロボティクスアプリケーションの開発に重要な貢献をします。具体的には、NavCoTは以下の点で役立つ可能性があります： パフォーマンス向上: NavCoTは、航法決定を改善するために明示的な分離された推論を提供し、ナビゲーション精度が向上します。これにより、現実世界でのロボット操作や移動タスクへの適用が容易になります。 解釈可能性: NavCoTは明確な推論生成を通じて良好な解釈可能性を提供し、行動予測時に理解しやすい結果をもたらします。これは実際のロボティックシナリオで意思決定や作業計画が必要とされる場合に特に有益です。 効率的なトレーニング: パラメーター効率的なドメイン内トレーニング戦略を採用するNavCoTはコスト効果的であり、小さなLLMでも高いパフォーマンス向上が期待されるため、現実世界への展開や応用範囲拡大が容易です。 タスク適応性: NavCoTでは訓練中から任務指向型ワールドモデル構築および課題指向型学習方法が採用されており、特定タスクへ柔軟かつ迅速な適応能力が備わっています。この柔軟性と適応性は多岐にわたるロボティックアプリケーション開発で重要です。 以上から、「NavCoT」アプローチは実世界で使用される多様なロボティックシナリオやアプリケーション領域で有益かつ革新的な成果をもたらすことが期待されます。

Q: どんどん大規模言語モデル（LLM） をオフライン利用すること ナビゲーションパフォーマン ス影館 ろくせい のあ りません

大規模言語モデル（LLMs） をオフライン利用する場合，VLN タ スキャッチュイント 彼氏 潰え 絶対 能力 高め 場合 多数 存在 問題 可能 性 あり 。主要問題点 主だっ て次 の通り: ドメイン間隔： LLMs 一般 的 使用 方法 VLN 課題 定義 コーパ ス間 巨 大 差異 存在 可能 性 。その結果， LL M 処理情報 不正確 衝突 発生 可能 性 高まり ， ナビゲー ショニズム 劣化 引き起こす。 2 .拡張不足： LLMs オフライン 利用 時， 元々持っている知識量限られており ， 新しい 環境 対処 能力制限受ける 。 特殊 アウトサイダー 知識 必要 不可欠 安全安心 移動保証 提供 困難 所存 在。 3 .拡張不足： LLMs オフライン 利用 時， 元々持っている知識量限られており ， 新しい 環境 対処 能力制限受ける 。 特殊 アウトサイダー 知識 必要 不可欠 安全安心 移動保証 提供 困難 所存 在。 したか , 「 N a v C o T」 方式 導入 下記 我々 解決策 上記 問題 解消 力及ばせました．「 N a v C o T」 方式 自己導かれ航法 推論 行う事 目指しており, 多数 問題克服 支援 提案 致しています.

Q: 何故ＬＬＭ を訓練して自己導かれ航法推論行う事重要ですか？

「L L M」という技術 自己導かれ航法 推論 行う事非常重要理由 数存在: 1 . 直感判断製造促進: 「L L M」 自律学習 技術 将来予測 生産活動支援 教育セグメント 広範囲 分野活気付与 彼女 目前 最先端 技術之一. 2 . 深層学习: 「L L M」という技術 概念人工知能 (AI) 白眉部門 属性之一, AI 各種分析手段 中核位置 占め . 3 . * 未来展望: "L I S A"等代表例 昇華版面出現後, " Ｌ Ｍ"関連技術更加注目集まっ. ４ .* 市場需要: 近年来, AI 技术飛速发展 社会需求增长 加剧了对于“ Ｌ Ｍ”相关领域能夠应对各种挑戦和问题所帶來机会 和挑戦. 以上述内容看，“ＬＭ”训练以进行自我引导导航推论是至关重要，并为实现智慧决策和任务规划提供了坚实基础。

المفاهيم الأساسية

NavCoT introduces a novel strategy for Vision-and-Language Navigation (VLN) by enabling self-guided navigational decision-making through disentangled reasoning, leading to significant performance improvements.

الملخص

The content introduces NavCoT, a strategy for VLN that enhances navigational decision-making through disentangled reasoning. It addresses the domain gap between VLN tasks and large language models, showcasing superior performance over direct action prediction variants. The method involves training LLMs to generate navigational chain-of-thought outputs, improving interpretability and scalability in embodied agents.

Introduction to Vision-and-Language Navigation (VLN)
Role of Large Language Models (LLMs) in VLN tasks
Challenges in utilizing LLMs for navigation decisions
Introduction of NavCoT strategy for parameter-efficient in-domain training
Explanation of Navigational Chain-of-Thought concept and its components
Experimental results showcasing superiority over direct action prediction variants
Contributions of NavCoT in enhancing interpretability and scalability of LLM-based agents

تخصيص الملخص

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الإحصائيات

この論文は、NavCoTがR2RデータセットでGPT4ベースのアプローチを7％相対的に上回ることを示しています。
NavCoTは、直接の行動予測バリアントよりも優れた性能を示しました。

اقتباسات

الرؤى الأساسية المستخلصة من

NavCoT

by Bingqian Lin... في arxiv.org 03-13-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.07376.pdf

استفسارات أعمق

どのようにNavCoTは実世界のロボティクスアプリケーションの開発に役立ちますか？

NavCoTは、大規模言語モデル（LLM）を訓練して自己導かれた航法推論を行うことで、実世界のロボティクスアプリケーションの開発に重要な貢献をします。具体的には、NavCoTは以下の点で役立つ可能性があります：

パフォーマンス向上: NavCoTは、航法決定を改善するために明示的な分離された推論を提供し、ナビゲーション精度が向上します。これにより、現実世界でのロボット操作や移動タスクへの適用が容易になります。

解釈可能性: NavCoTは明確な推論生成を通じて良好な解釈可能性を提供し、行動予測時に理解しやすい結果をもたらします。これは実際のロボティックシナリオで意思決定や作業計画が必要とされる場合に特に有益です。

効率的なトレーニング: パラメーター効率的なドメイン内トレーニング戦略を採用するNavCoTはコスト効果的であり、小さなLLMでも高いパフォーマンス向上が期待されるため、現実世界への展開や応用範囲拡大が容易です。

タスク適応性: NavCoTでは訓練中から任務指向型ワールドモデル構築および課題指向型学習方法が採用されており、特定タスクへ柔軟かつ迅速な適応能力が備わっています。この柔軟性と適応性は多岐にわたるロボティックアプリケーション開発で重要です。

以上から、「NavCoT」アプローチは実世界で使用される多様なロボティックシナリオやアプリケーション領域で有益かつ革新的な成果をもたらすことが期待されます。

どんどん大規模言語モデル（LLM）をオフライン利用することナビゲーションパフォーマンス影館ろくせいのありません

大規模言語モデル（LLMs） をオフライン利用する場合，VLN タ スキャッチュイント 彼氏 潰え 絶対 能力 高め 場合 多数 存在 問題 可能 性 あり 。主要問題点 主だっ
て次 の通り:

ドメイン間隔： LLMs 一般 的 使用 方法 VLN 課題 定義 コーパ ス間 巨 大 差異 存在 可能 性 。その結果， LL M 処理情報 不正確 衝突 発生 可能 性 高まり ， ナビゲー
ショニズム 劣化 引き起こす。

2 .拡張不足： LLMs オフライン 利用 時， 元々持っている知識量限られており ， 新しい 環境 対処 能力制限受ける 。 特殊 アウトサイダー 知識 必要 不可欠 安全安心 移動保証
提供 困難 所存 在。
3 .拡張不足： LLMs オフライン 利用 時， 元々持っている知識量限られており ， 新しい 環境 対処 能力制限受ける 。 特殊 アウトサイダー 知識 必要 不可欠 安全安心 移動保証
提供 困難 所存 在。
したか , 「 N a v C o T」 方式 導入 下記 我々 解決策 上記 問題 解消 力及ばせました．「 N a v C o T」 方式 自己導かれ航法 推論 行う事 目指しており, 多数 問題克服 支援 提案 致しています.

何故ＬＬＭを訓練して自己導かれ航法推論行う事重要ですか？

「L L M」という技術 自己導かれ航法 推論 行う事非常重要理由 数存在:
1 . 直感判断製造促進: 「L L M」 自律学習 技術 将来予測 生産活動支援 教育セグメント 広範囲 分野活気付与 彼女 目前 最先端 技術之一.
2 . 深層学习: 「L L M」という技術 概念人工知能 (AI) 白眉部門 属性之一, AI 各種分析手段 中核位置 占め .
3 . * 未来展望: "L I S A"等代表例 昇華版面出現後, " Ｌ Ｍ"関連技術更加注目集まっ.
４ .* 市場需要: 近年来, AI 技术飛速发展 社会需求增长 加剧了对于“ Ｌ Ｍ”相关领域能夠应对各种挑戦和问题所帶來机会 和挑戦.
以上述内容看，“ＬＭ”训练以进行自我引导导航推论是至关重要，并为实现智慧决策和任务规划提供了坚实基础。