大規模言語モデル（LLMs） をオフライン利用する場合，VLN タ スキャッチュイント 彼氏 潰え 絶対 能力 高め 場合 多数 存在 問題 可能 性 あり 。主要問題点 主だっ
て次 の通り:
ドメイン間隔： LLMs 一般 的 使用 方法 VLN 課題 定義 コーパ ス間 巨 大 差異 存在 可能 性 。その結果， LL M 処理情報 不正確 衝突 発生 可能 性 高まり ， ナビゲー
ショニズム 劣化 引き起こす。
2 .拡張不足： LLMs オフライン 利用 時， 元々持っている知識量限られており ， 新しい 環境 対処 能力制限受ける 。 特殊 アウトサイダー 知識 必要 不可欠 安全安心 移動保証
提供 困難 所存 在。
3 .拡張不足： LLMs オフライン 利用 時， 元々持っている知識量限られており ， 新しい 環境 対処 能力制限受ける 。 特殊 アウトサイダー 知識 必要 不可欠 安全安心 移動保証
提供 困難 所存 在。
したか , 「 N a v C o T」 方式 導入 下記 我々 解決策 上記 問題 解消 力及ばせました．「 N a v C o T」 方式 自己導かれ航法 推論 行う事 目指しており, 多数 問題克服 支援 提案 致しています.