Великі мовні моделі навчать домашніх роботів виправляти помилки самостійно

Дослідники з Массачусетського технологічного інституту (MIT) розробили новий підхід, що дає змогу домашнім роботам використовувати великі мовні моделі (LLM) для самостійного виправлення помилок під час виконання завдань, не вимагаючи втручання людини.

Що відомо

Традиційно роботи, зіткнувшись із проблемами, вичерпують свої запрограмовані можливості, після чого потребують допомоги оператора. Однак у домашніх умовах кожна зміна навколишнього оточення може перешкодити роботі робота, змушуючи його перезапускати завдання з самого початку.

Нова методика, яку презентують на Міжнародній конференції з вивчення уявлень (ICLR) у травні, використовує LLM для розбиття демонстраційних завдань на більш дрібні підзадачі. Це дає змогу роботу автоматично визначати, на якому етапі він перебуває, і самостійно планувати подальші дії в разі збоїв.

"У LLM є спосіб розповісти природною мовою, як виконати кожен крок завдання [...] Ми хотіли поєднати це з фізичними демонстраціями людини, щоб робот міг розуміти свій прогрес і відновлюватися самостійно", - сказав аспірант Цун-Хсуан Ванг (Tsun-Hsuan Wang).

Під час експериментів роботу демонстрували виконання завдання з пересипання кульок з однієї ємності в іншу. Дослідники вносили невеликі перешкоди, наприклад, збивали робота з курсу або вибивали кульки з його ложки. Завдяки LLM робот був здатний коригувати свої дії та відновлювати роботу, не починаючи заново.

"Коли робот робить помилки, нам не потрібно програмувати або давати додаткові демонстрації того, як відновлюватися після невдач", - зазначив Ванг.

Вчені розраховують, що застосування LLM у домашній робототехніці дасть змогу подолати одну з ключових перешкод на шляху масового поширення таких пристроїв.

Джерело: TechCrunch