Meta, bugün büyük dil modelleri (LLM) tarafından yönlendirilen robotlarla insanların etkileşimini incelediği PARTNR’ı duyurdu. Araştırma; insanların ve robotların temizlik, yemek pişirme ve yemek teslimatlarını alma gibi rutin ev işlerindeki iş birliğine odaklanıyor.
FAIR ekibi tarafından yapılan “Somutlaştırılmış çoklu ajan görevlerinde planlama ve muhakeme için bir ölçüt” başlıklı araştırma; planlama, algılama ve beceri uygulama konularında büyük dil modellerinin (LLM) performansını değerlendiriyor.
Araştırma kapsamında, büyük dil modelleri (LLM) kullanılarak yarı otomatik görev oluşturma ve simülasyon destekli doğrulama süreçleri uygulandı. Doğal dil talimatı içeren 100.000 adet görev, 60 farklı ev ortamında ve 5.819 farklı nesneyle birlikte test edildi.
İnsan-robot iş birliğini gerçekçi bir şekilde ele almak için insan faktörünü içeren testleri de barındıran araştırma sonucunda günümüzdeki büyük dil modellerinin (LLM) insanlarla iş birliği yapma konusunda hala ciddi sınırlamalara sahip olduğu görüldü.
İnsanlar bir arada çalışırken daha hızlı ve hatasız görevleri tamamlayabilirken, LLM’ler tarafından yönlendirilen robotlar çalışma sürecini yavaşlattı. Karmaşık görevlerde ciddi hatalara sebep olan LLM’ler hataları düzeltmek konusunda zorlandı.
Robotlar, görevlerin %26’sını insanlardan iş yükünü alabilse de bu oran insan iş birliği için mümkün olan optimizasyon seviyesinin oldukça altında kalıyor. LLM’lere kıyasla daha küçük modellerin daha hızlı çalışarak insanlarla daha etkili etkileşim kurabildiği de tespitler arasında yer aldı.
Meta, PARTNR projesiyle LLM’lerin planlama ve görev yürütme konusundaki eksiklerini tespit ederek gelecekte daha iyi koordinasyon ve hata yönetimi sağlayabilecek yeni yapay zeka modellerinin geliştirilmesi üzerine önemli ipuçları sunmuş oldu.
Popüler İçerikler