複雑な長期ロボット課題計画のための多階層分解手法: オープンソースの大規模言語モデルを用いた

本論文は、オープンソースの大規模言語モデルを用いて複雑な長期ロボット課題計画を解決するための新しい手法「MLDT」を提案する。MLDTは、目標レベル、タスクレベル、アクションレベルの3つの階層に課題を分解することで、オープンソースの大規模言語モデルの限られた推論能力に対応する。また、目標指向のコーパス生成手法とインストラクション微調整を組み合わせることで、言語モデルの課題計画能力を向上させる。