CAPE: Corrective Actions from Precondition Errors using Large Language Models

Core Concepts

CAPE verbessert die Planqualität durch Korrekturmaßnahmen bei Vorbedingungsfehlern während der Planung.

Abstract

Die Arbeit schlägt CAPE vor, um Vorbedingungsfehler während der Planung zu beheben.
CAPE verbessert die Planqualität und ermöglicht es Robotern, auf Fehler zu reagieren.
Experimente in VirtualHome und mit einem Boston Dynamics Spot-Roboter zeigen die Wirksamkeit von CAPE.
Vergleich mit Baselines und anderen Methoden zeigt die Überlegenheit von CAPE.
CAPE kann auch schwierigere Vorbedingungsfehler effektiv lösen.

Stats

CAPE verbessert die Korrektheitsmetrik der ausgeführten Aufgabenpläne um 76,49% im Vergleich zu SayCan.
CAPE verbessert die Korrektheitsmetrik der menschlich annotierten Planmetrik von 28,89% auf 49,63% über SayCan.

Quotes

"Unsere Methode CAPE: Few-Shot mit expliziter Ursache erreicht die höchste Ausführbarkeit (100%) aufgrund der erneuten Aufforderung mit Vorbedingungsfehlern."
"CAPE verbessert die Planqualität und ermöglicht es Robotern, auf Fehler zu reagieren."

Key Insights Distilled From

CAPE

by Shreyas Sund... at arxiv.org 03-12-2024

https://arxiv.org/pdf/2211.09935.pdf

Deeper Inquiries

Wie könnte CAPE flexibler gestaltet werden, um die Annahme von Vorbedingungen zu lockern?

CAPE könnte flexibler gestaltet werden, indem es die Annahme von Vorbedingungen lockert, indem es Methoden implementiert, um automatisch Vorbedingungspropositionen mit sprachlichem Feedback zu erkennen. Dies würde es CAPE ermöglichen, Fehler bei der Ausführung von Fähigkeiten zu erkennen oder vorherzusagen, indem es zusätzliche Aufforderungen generiert. Darüber hinaus könnte CAPE Methoden integrieren, um automatisch Vorbedingungen an binäre Fragen zu binden, was es CAPE ermöglichen würde, Fehler bei der Ausführung von Fähigkeiten zu erkennen oder vorherzusagen, indem es zusätzliche Aufforderungen generiert. Durch die Nutzung von LLMs zur Generierung von Vorbedingungen für zukünftige Aktionen könnte CAPE parametrisierte Abhängigkeiten oder Einschränkungen für Fähigkeiten definieren, die nicht manuell definiert sind.

Welche Rolle spielt multi-modales Feedback bei der Verbesserung von CAPE?

Multi-modales Feedback spielt eine wichtige Rolle bei der Verbesserung von CAPE, da es CAPE ermöglichen würde, Aktionen zu überprüfen, die sich auf Vorbedingungen beziehen und Aufforderungen in einem offenen Abfragestil für eine breitere Palette von Fehlertypen als die von der Vorbedingungsdefinition angegebenen zu generieren. Durch die Nutzung von multi-modalem Feedback kann CAPE die Ausführbarkeit von Aktionen überprüfen und Aufforderungen in einem offenen Abfragestil für eine breitere Palette von Fehlertypen als die von der Vorbedingungsdefinition angegebenen generieren. Multi-modales Feedback kann auch nach erfolgreicher Ausführung einer Fähigkeit genutzt werden, um eine interne strukturierte Repräsentation des aktuellen Umweltzustands zu aktualisieren, die zur Bestimmung der Ausführbarkeit zukünftiger Aktionen ohne Kodierung aller Umweltzustandsübergänge verwendet werden kann.

Wie könnte CAPE mit niedrigschwelligen Steuerungsfehlern umgehen, um die Robustheit zu verbessern?

CAPE könnte mit niedrigschwelligen Steuerungsfehlern umgehen, um die Robustheit zu verbessern, indem es die niedrigschwelligen Steuerungsfehler in einen Satz von hochstufigen Fähigkeiten abstrahiert, die perfekt ausgeführt werden. Dies würde es CAPE ermöglichen, sich auf die Fehler bei den Vorbedingungen zu konzentrieren, die den Fokus unserer Arbeit darstellen. Mehrere Arbeiten machen ähnliche Annahmen über hochstufige Fähigkeiten (WinoGrande-Datensatz, WinoGrande-Benchmark), die die Fähigkeit von LLMs zur Verbesserung der Ausführbarkeit von Plänen bei Vorbedingungsfehlern zeigen. Durch die Abstraktion von niedrigschwelligen Steuerungsfehlern in einen Satz von hochstufigen Fähigkeiten, die perfekt ausgeführt werden, könnte CAPE die Robustheit verbessern und die Fähigkeit haben, von zusätzlichen Fehlerarten zu erholen.