这种将复杂任务简化为几个更简单的子任务的过程是人类的一个显著能力,体现在将一个任务分解为几个更简单的子任务上 [Schraagen 等人,2000],这类似于众所周知的算法策略“分而治之”,如图 (1) 所示。任务分解通常涉及两个关键步骤:首先,将复杂任务分解为“子任务”,称为“分解”步骤;其次,为子任务规划,称为...
为了确保生成的任务计划在实际环境中可行,研究人员的方法利用LLMs将规划问题规范化为正式的规划语言。这种方法不仅可以提高规划的准确性,还能通过形式化验证确保规划的可执行性。例如,在一个复杂的物流中心,机器人需要根据实时变化的订单和库存信息进行动态调整。通过将任务规划问题转化为正式的规划语言,机器人可以更精...
摘要 随着深度学习和自然语言处理技术的进步, 大语言模型(Large language models, LLMs)展现出巨大潜力. 尽管如此, 它们在处理复杂任务时仍存在局限性, 特别是在任务需要结合规划及外部工具调用的场合. 面向这一挑战, 提出国内首个以军事游戏为背景的中文的复杂任务规划与执行数据集(Complex task planning and executi...
2) 较小的模型在推理任务方面更差,CoT与较大的模型联系在一起[48]。 为了获得所需的数据,以便在部分观测下对交互式规划的规划器进行模型微调,遵循上面图右所示的程序,使用self-instruction[47]生成指令数据集并对LLaMA2-7B[41]模型进行微调。整个流水线包括: 任务生成:向GPT-4提供环境、机器人、潜在不确定性、...
自去年以来,孙宇教授开始尝试将大语言模型应用在烹饪机器人任务规划之中。近期,相关论文之一《 Consolidating Trees of Robotic Plans Generated Using Large Language Models to Improve Reliability,上线初创期刊《人工智能与机器人研究国际期刊》(IJAIRR)。借此契机,孙宇教授向雷峰网介绍了该论文的研究过程,以及烹饪...
北京语言大学教授 胡韧奋 北京师范大学副教授 大语言模型与语言研究的双向赋能与融合发展 大语言模型(以下简称“大模型”[1])是当前生成式人工智能最主流的技术,具有强大的生成、迁移与交互能力。简单地说,该技术通过训练模型阅读海量文本,使其在语言表达、即时对话、任务规划、逻辑推衍等许多方面具备了与人类媲美的能力...
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ChatGPT,一个由OpenAI训练的大型语言模型。被设计为能够理解和回答各种自然语言的问题,包括常见的知识性问题、技术问题、常见的语言问题以及其他各种主题。 chatGPT使用了大规模的神经网络,从海量的文本语料库中学习语言知识和模式。能够自动完成文本生成、文本分类、文本摘要、机器翻译、问答系统和对话生成等任务。
“在基于知识网络的机器人任务规划中,机器人无法无限延展超出封闭的知识网络范围的内容,大语言模型的出现为这项研究带来了新的转机。”作者 | 乔燕薇编辑 | 吴 彤现代化社会,哪些工作场景最需要机器人的帮助?在工业领域,有著名的机器人“四大家族”——发那科、ABB、安川、库卡,经过百余年的发展技术越发成熟,在工...
本发明属于大语言模型处理,具体来说是一种基于可规划工作流的大语言模型的复杂任务处理方法。 背景技术: 1、ai技术在过去的10年间得到了史无前例的发展,这是得益于数据和算力的发展。如今,大语言模型的出现,直接改变了ai能力的生产范式,给未来ai发展提供了前所未有的想象空间。然而大语言模型通常是抽象和泛化的代...