要約
この研究論文では、OpenAIのChatGPTを具現化エージェントシステムに統合し、対話型意思決定ベンチマークへの影響を評価する。人がそれぞれの強みに応じた役割を担うというコンセプトと並行して、InterActを紹介します。このアプローチでは、ChatGPTに様々なプロンプトを与え、チェッカーやソーターのような多くの役割を割り当て、オリジナルの言語モデルと統合します。私たちの研究は、家庭環境をシミュレートした6つの異なるタスクからなるAlfWorldにおいて、98%という驚くべき成功率を示しており、プロンプトエンジニアリングに習熟することの重要性を強調しています。この結果は、ChatGPTが実世界の複雑なタスクを理解し、効果的に実行する能力を持つことを強調し、タスクプランニングのさらなる進歩への道を開くものである。
要約(オリジナル)
This research paper delves into the integration of OpenAI’s ChatGPT into embodied agent systems, evaluating its influence on interactive decision-making benchmark. Drawing a parallel to the concept of people assuming roles according to their unique strengths, we introduce InterAct. In this approach, we feed ChatGPT with varied prompts, assigning it a numerous roles like a checker and a sorter, then integrating them with the original language model. Our research shows a remarkable success rate of 98% in AlfWorld, which consists of 6 different tasks in a simulated household environment, emphasizing the significance of proficient prompt engineering. The results highlight ChatGPT’s competence in comprehending and performing intricate tasks effectively in real-world settings, thus paving the way for further advancements in task planning.
arxiv情報
| 著者 | Po-Lin Chen,Cheng-Shang Chang |
| 発行日 | 2023-08-03 06:19:58+00:00 |
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