LLM3 : Large Language Model-based Task and Motion Planning with Motion Failure Reasoning

本文是LLM系列文章,针对《LLM3: Large Language Model-based Task and Motion Planning
with Motion Failure Reasoning》的翻译。

LLM3:基于大型语言模型的运动失败推理任务与运动规划

摘要

传统的任务和运动规划(TAMP)方法依赖于手工制作的接口,将符号任务规划与连续运动生成连接起来。这些特定领域的劳动密集型模块在解决现实环境中出现的任务方面受到限制。在这里,我们介绍了LLM3,这是一种新的基于大型语言模型(LLM)的TAMP框架,具有独立于域的接口。具体来说,我们利用预训练的LLM强大的推理和规划能力来提出符号动作序列,并选择连续的动作参数进行运动规划。至关重要的是,LLM3通过提示结合了运动规划反馈,允许LLM通过对运动失败进行推理来迭代地完善其建议。因此,LLM3在任务规划和运动规划之间进行接口,减轻了处理它们之间特定领域消息的复杂设计过程。通过在装箱域中的一系列模拟,我们定量地证明了LLM3在解决TAMP问题方面的有效性和选择动作参数的效率。消融研究强调了运动失败推理对LLM3成功的重要贡献。此外,我们在物理机械手上进行了定性实验,证明了我们的方法在现实世界中的实际适用性。

1 引言

2 前言和问题设置

3 方法<

### DeepSeek LLM及其长期主义扩展开源语言模型的最佳实践 #### 概述 DeepSeek作为一个致力于开发先进的人工智能解决方案的企业,其大型语言模型LLM)旨在通过创新的技术手段实现更高效、更具影响力的自然语言处理能力。为了推动这一目标,在实践中采用了多种策略和技术来优化和扩展开源语言模型。 #### 长期主义视角下的模型扩展方法 对于希望采用长期主义原则扩展开源语言模型的研究者而言,可以借鉴如下几种方式: - **持续的数据更新机制**:保持训练语料库的新鲜度至关重要。定期引入新的高质量数据集有助于提升模型的理解能力和表达多样性[^4]。 - **模块化架构设计**:构建易于维护升级的系统结构,使得各个组件之间解耦合良好,便于单独迭代改进不同部分而不影响整体稳定性[^2]。 - **社区驱动的发展模式**:鼓励全球范围内的贡献者参与进来共同完善项目生态;这不仅限于代码层面还包括文档编写、测试反馈等方面的工作[^1]。 #### 实施细节与最佳实践建议 当具体实施上述理念时,应考虑以下几个方面: - **资源分配规划**:合理安排计算资源用于实验探索与生产部署之间的平衡;优先支持那些具有潜力带来显著收益的方向进行深入研究[^3]。 - **性能监控体系建立**:设立完善的指标跟踪框架以便及时发现潜在瓶颈所在,并据此调整算法参数或硬件配置以求得最优性价比表现。 - **安全性和隐私保护措施加强**:随着模型规模不断扩大,确保用户信息安全成为不可忽视的任务之一。采取加密传输协议、匿名化处理敏感信息等手段有效降低风险隐患。 ```python import torch from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer def load_model(model_name="deepseek/llm"): tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name) return model, tokenizer model, tokenizer = load_model() print("Model loaded successfully.") ```
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