OPEx: A Comprehensive Analysis of LLM-Centric Agents in Embodied Instruction Following

Основные понятия

LLM-centric design significantly enhances EIF performance, pinpointing visual perception and low-level action execution as crucial bottlenecks.

Аннотация

OPEx introduces a comprehensive framework delineating essential components for solving embodied learning tasks: Observer, Planner, and Executor. Extensive evaluations reveal that LLM-centric design markedly improves EIF outcomes. The study identifies visual perception and low-level action execution as critical bottlenecks. Integrating a multi-agent dialogue strategy further elevates task performance by simplifying decision-making processes. The OPEx framework aims to optimize embodied learning agents efficiently.

Статистика

OPEx achieves 17.74% absolute gain in SR on test seen split.
LLM-based executor is responsible for implementing plans with skill library.
FILM outputs low-level navigation and interaction actions solely with a deterministic policy.
OPEx requires significantly less in-domain data compared to FILM.

Цитаты

"LLM-centric design markedly improves EIF outcomes."
"Integrating a multi-agent dialogue strategy simplifies decision-making processes."
"The OPEx framework aims to optimize embodied learning agents efficiently."

Ключевые выводы из

OPEx

by Haoc... в arxiv.org 03-06-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.03017.pdf

Дополнительные вопросы

How can the reliance on large language models affect the interpretability and computational efficiency of the system

大規模言語モデルへの依存は、システムの解釈可能性と計算効率にどのような影響を与えるかを考える必要があります。まず、大規模言語モデル（LLMs）は非常に複雑であり、その内部動作や意思決定プロセスを理解することが困難です。したがって、システム全体の動作原理や意思決定プロセスを透明化し、外部から容易に理解できる形式に変換することが重要です。また、LLMsは高度な計算リソースを必要とし、特にトレーニングや推論段階で多くの計算能力を消費します。このため、システム全体の処理速度や効率性に影響を与える可能性があります。

What are the potential ethical implications of using LLM-centric agents in real-world applications

LLM中心エージェントを実世界アプリケーションで使用する際の潜在的な倫理的問題点も考慮すべきです。例えば、LLMsは時折「幻想」状態に陥り、「望ましくない結果」やバイアスされた判断基準を生成する可能性があることから、「偶発的差別」といった問題も生じ得ます。さらに、「人間らしさ」や倫理的配慮など感情面でも制約事項が存在します。そのため、これらの倫理的側面も注意深く対処しておく必要があります。

How can future research address the limitations of the current study, such as broader applicability across diverse environments

将来研究では現在の研究限界（異種環境への適用範囲拡大等） を克服する方法として以下の点に焦点を当てることが有益です。

より広範囲かつ多様な環境下で適用可能な手法・フレームワーク開発
LLMs の利用範囲拡大および精度向上
リアルタイム応答能力強化
統合学習手法導入
訓練データ収集方法改善
これら施策は今後更なる進展及び成果向上へ貢献するだろう。