MITの研究チームが、プログラミングやロボティクスのタスクを支援するために、新しい大規模言語モデル（LLMs）の利用方法を開発しました。彼らは、3つの研究論文で、自然言語の中にある豊かな抽象概念を活用して、コードの合成やAIの計画立て、ロボティクスのナビゲーションや操作を改善する方法を提案しています。
この技術は、従来のLLMsよりも複雑な課題に取り組みやすくするため、抽象化のライブラリを形成することが可能です。例えば、LILO（言語観察からのライブラリ誘導）システムは、コードを合成し、圧縮し、文書化することができます。また、Ada（アクションドメイン取得）フレームワークはAIエージェントの逐次的な意思決定を探究し、LGA（言語ガイド付き抽象化）は、ロボットが環境をより良く理解し、より実行可能な計画を立てるのを助けます。
これらの研究成果は、言語モデルを用いてより人間らしいAIモデルの開発へと進むための一歩を意味します。AIが日常の家事やファクトリーでの作業、さらには交通管理といった分野での実用化に向けて、今後は更なる研究が期待されています。
出典 : https://news.mit.edu/2024/natural-language-boosts-llm-performance-coding-planning-robotics-0501