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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.6
- 수록면
- 1,320 - 1,324 (5page)
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In this paper, we investigate the impact of Chainof-thought prompting on the SayCan tabletop manipulation task using a large language model. We show that chain-of-thought prompting leads to a 6.25% performance improvement over standard prompting using GPT-3 text-ada-001 model in the SayCan tabletop environment. These results demonstrate the potential of prompting strategies to optimize the performance of robotic task planning in a variety of scenarios in the SayCan tabletop environment.
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 구현
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌
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