भाषा मॉडल रोबोटिक योजनाकार हैं: योजनाओं को लक्ष्य परिष्करण ग्राफ के रूप में पुनःपरिभाषित करना

बड़े भाषा मॉडलों (LLMs) का रोबोटिक योजना और निष्पादन में सफल उपयोग कई वास्तविक कार्यों को स्वचालित करने का मार्ग प्रशस्त कर सकता है। हाल के आशाजनक शोध में दिखाया गया है कि LLMs में निहित ज्ञान का उपयोग इंटरैक्टिव, मूर्त वातावरण में क्रियान्वयन योग्य लक्ष्य-संचालित निर्णय लेने में किया जा सकता है। इसके बावजूद, LLMs द्वारा उत्पन्न कार्यक्रमों की सटीकता में काफी गिरावट देखी गई है। हम सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग से लक्ष्य मॉडलिंग तकनीकों को बड़े भाषा मॉडलों में लागू करते हैं जो रोबोटिक योजनाएं उत्पन्न करते हैं। विशेष रूप से, LLM को एक कार्य के लिए चरण परिष्करण ग्राफ उत्पन्न करने के लिए प्रेरित किया जाता है। इस परिष्करण ग्राफ से परिवर्तित कार्यक्रम की निष्पादन योग्यता और सटीकता का मूल्यांकन किया जाता है। यह दृष्टिकोण पिछले कार्यों की तुलना में मानवों द्वारा अधिक सही माने जाने वाले कार्यक्रमों का परिणाम देता है।