Особенностью задач воплощенного искусственного интеллекта является формирование запроса к интеллектуальному агенту на естественном языке. Это приводит к необходимости использования методов обработки естественного языка для перевода этого запроса в формат, удобный для составления корректного плана поведения. Существует два основных подхода к решению этой задачи. Первый подход заключается в использовании специализированных моделей, обученных на конкретных примерах перевода инструкций в исполнимый агентом формат. Второй подход использует способность больших языковых моделей, обученных на большом объеме неразмеченных данных, хранить знания общего назначения (common sense). Это позволяет использовать такие модели для построения плана поведения агента по запросу на естественном языке без предварительного дообучения. В данной обзорной статье подробно рассматриваются модели, использующие второй подход в задачах воплощенного искусственного интеллекта.
DOI: 10.1134/S1064562422060138
Читать на сайте издательства РАН (требуется регистрация): https://sciencejournals.ru/view-article/?j=danmiup&y=2022&v=508&n=1&a=DANMIUp2207013Kovalev
Скачать PDF на сайте издательства SpringerLink (англ.): https://link.springer.com/content/pdf/10.1134/S1064562422060138.pdf
Скачать PDF в библиотеке eLibrary (требуется регистрация): https://elibrary.ru/item.asp?id=49991315
Скачать PDF или читать онлайн на ResearchGate (англ.): https://www.researchgate.net/publication/367277582_Application_of_Pretrained_Large_Language_Models_in_Embodied_Artificial_Intelligence
Ковалёв А. К., Панов А. И. Применение предобученных больших языковых моделей в задачах воплощённого искусственного интеллекта // Доклады Российской академии наук. Математика, информатика, процессы управления. T. 508, № 1, 2022. с. 94–99.