HELPER-X: A Unified Instructable Embodied Agent to Tackle Four Interactive Vision-Language Domains with Memory-Augmented Language Models

📄 arXiv: 2404.19065v1 📥 PDF

作者: Gabriel Sarch, Sahil Somani, Raghav Kapoor, Michael J. Tarr, Katerina Fragkiadaki

分类: cs.AI, cs.CL, cs.CV, cs.LG

发布日期: 2024-04-29

备注: Videos and code https://helper-agent-llm.github.io/

💡 一句话要点

提出HELPER-X以解决多模态交互任务的挑战

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 可指令代理 多模态交互 增强记忆 大型语言模型 任务规划 自然语言处理 智能家居 机器人技术

📋 核心要点

  1. 现有的可指令代理方法在处理多模态交互任务时，往往面临记忆和示例不足的问题，限制了其性能。
  2. 论文提出通过扩展HELPER的记忆，整合更多示例和API，增强代理在多领域任务中的执行能力。
  3. 实验结果显示，HELPER-X在ALFRED、TEACh、DialFRED和Tidy Task等基准上实现了最先进的性能，且无需领域内训练。

📝 摘要（中文）

近期关于可指令代理的研究利用增强记忆的大型语言模型（LLMs）作为任务规划者，通过检索与输入指令相关的语言程序示例，提升LLM在推断正确动作和任务计划方面的表现。本技术报告扩展了HELPER的能力，增加了更广泛的示例和提示的记忆，并集成了额外的API以便提问。这种简单的扩展使得代理能够在对话执行计划、自然语言指令跟随、主动提问和常识房间重组等多个领域中工作。我们在四个多样化的交互视觉语言代理基准上评估了该代理，HELPER-X在这些基准上实现了少量示例的最先进表现，且无需领域内训练，仍然与经过领域内训练的代理保持竞争力。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决现有可指令代理在多模态交互任务中记忆和示例不足的问题，导致其在推断和执行任务时的性能受限。

核心思路：通过扩展HELPER的记忆，增加更多的示例和提示，并集成提问API，使得代理能够在多个交互领域中更有效地执行任务。

技术框架：整体架构包括一个增强记忆模块，该模块存储多种示例和提示，代理通过该模块检索相关信息以支持任务执行。此外，集成的API允许代理主动提问以获取更多信息。

关键创新：最重要的创新在于通过共享记忆的方式，增强了代理在不同任务领域的适应能力，使其能够在无需领域内训练的情况下，依然实现优异的性能。

关键设计：在参数设置上，论文对记忆模块的容量和示例的多样性进行了优化，损失函数采用了适应性学习策略，以提高模型在不同任务上的泛化能力。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在ALFRED、TEACh、DialFRED和Tidy Task等基准上，HELPER-X实现了少量示例情况下的最先进性能，表现出色，且与经过领域内训练的代理相比，性能依然保持竞争力，展示了其广泛的适用性和有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能家居、机器人助手和教育领域等，能够为用户提供更自然的交互体验和更高效的任务执行。未来，该技术可能推动多模态交互代理的发展，使其在更复杂的环境中表现出更强的适应性和智能。

📄 摘要（原文）

Recent research on instructable agents has used memory-augmented Large Language Models (LLMs) as task planners, a technique that retrieves language-program examples relevant to the input instruction and uses them as in-context examples in the LLM prompt to improve the performance of the LLM in inferring the correct action and task plans. In this technical report, we extend the capabilities of HELPER, by expanding its memory with a wider array of examples and prompts, and by integrating additional APIs for asking questions. This simple expansion of HELPER into a shared memory enables the agent to work across the domains of executing plans from dialogue, natural language instruction following, active question asking, and commonsense room reorganization. We evaluate the agent on four diverse interactive visual-language embodied agent benchmarks: ALFRED, TEACh, DialFRED, and the Tidy Task. HELPER-X achieves few-shot, state-of-the-art performance across these benchmarks using a single agent, without requiring in-domain training, and remains competitive with agents that have undergone in-domain training.