DialFRED:身体的命令追従のための対話可能エージェント【JST・京大機械翻訳】

Gao Xiaofeng; Gao Qiaozi; Gong Ran; Lin Kaixiang; Thattai Govind; Sukhatme Gaurav S.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202212031769436 整理番号：22P0295942

DialFRED:身体的命令追従のための対話可能エージェント【JST・京大機械翻訳】

DialFRED: Dialogue-Enabled Agents for Embodied Instruction Following

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発行年： 2022年02月27日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年08月15日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

※このプレプリント論文は学術誌に掲載済みです。なお、学術誌掲載の際には一部内容が変更されている可能性があります。

環境と操作オブジェクトをナビゲートするエージェントを必要とする言語誘導Embodied AIベンチマークは,通常,一方向通信を可能にする:人間ユーザはエージェントに自然言語コマンドを与え,エージェントはコマンドを受動的に追跡するのみである。ALFREDベンチマークに基づくベンチマークに従って,対話可能な具体化命令であるDialFREDを提案した。DialFREDは,エージェントを人間ユーザに能動的に質問する。ユーザの応答における追加情報を,エージェントによって用いて,そのタスクをよりよく完成させた。53Kのタスク関連質問と回答を答える人間注釈データセットを解放する。DialFREDを解くために,質問者を人間注釈付きデータで事前訓練し,強化学習で微調整する質問者フレームワークを提案した。DialFREDを公的に利用し,研究者が,対話可能な具体化エージェントを構築するための解決策を提案し,評価するための研究者を奨励する。【JST・京大機械翻訳】

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, 【Automatic Indexing@JST】

人工知能 , 人間機械系 , ロボットの運動・制御

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