大規模言語モデルの活用による効率的なロボット制御の学習

タを収集するコストが高く，効率よく学習する方法GPT-3やChatGPTに代表される大規模言語モデル論の確立が重要である．高い汎用性をもつ大規模言は，様々なタスクで汎用的に高い性能を示し，自然語モデルの活用は，このようなロボット学習の課題言語処理のみならず様々な領域での応用が広がっを解決する糸口になりうると考えられる．例えば，ている．本稿では，大規模言語モデルをロボット制床に落ちているモノを掴んでゴミ箱に捨てるという御の模倣学習に活用し，その学習効率やサンプル効タスクを単腕ロボットに学習させることを考えた場率の向上への寄与について検証を行う．実験では，合，ロボットは(1)モノにロボットハンドを近づけRLBenchというベンチマークデータセットを用いて，(2)グリッパーを操作してモノを把持し，(3)ハて，提案手法の有効性を検証する．具体的には，単ンドをゴミ箱の上に移動させて(4)グリッパーを開腕ロボットがモノをゴミ箱に捨てるというタスクをいてモノをゴミ箱の中に落とす，という多段階の操デモンストレーションデータから模倣学習する際作をデータから学習する必要がある．このような段に，大規模言語モデルへのプロンプティングを活用階的な操作の必要性は，人間であれば常識的に持ちして，タスクを解く手順を説明するテキストを生成合わせている知識であるが，事前知識を持たないロし，それを補助情報として用いることで，学習効率ボットはこれを一から学習することが要求され，大の向上を図る．量のデータと学習時間が必要となってしまう．一方で，大規模言語モデルは，ウェブ上の大量のテキス