Integration of Large Language Models within Cognitive Architectures for Autonomous Robots

要約

最近、ラージ言語モデル (LLM) の使用が増加しています。これは、その精度が大幅に向上しただけでなく、量子化を使用することで、ハードウェア要件が厳しくなくてもこれらのモデルを実行できるためです。
その結果、LLM が急増しました。
これは、さまざまな機能を備えた多種多様な LLM の作成を意味します。
このようにして、この論文は自律ロボットの認知アーキテクチャに LLM を統合することを提案します。
具体的には、ROS 2 ベースの環境で LLM を簡単に使用および統合できるようにする llama\_ros ツールの設計、開発、展開について説明します。その後、PDDL を更新するために最先端のコグニティブ アーキテクチャ MERLIN2 と統合されます。
ベースのプランナーシステム。
この提案は定量的および定性的に評価され、認知アーキテクチャに LLM を組み込むことの影響が測定されます。

要約(オリジナル)

The usage of Large Language Models (LLMs) has increased recently, not only due to the significant improvements in their accuracy but also because of the use of the quantization that allows running these models without intense hardware requirements. As a result, the LLMs have proliferated. It implies the creation of a great variety of LLMs with different capabilities. This way, this paper proposes the integration of LLMs in cognitive architectures for autonomous robots. Specifically, we present the design, development and deployment of the llama\_ros tool that allows the easy use and integration of LLMs in ROS 2-based environments, afterward integrated with the state-of-the-art cognitive architecture MERLIN2 for updating a PDDL-based planner system. This proposal is evaluated quantitatively and qualitatively, measuring the impact of incorporating the LLMs in the cognitive architecture.

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