먼저 다음 장면을 예상하기
지시를 읽고 다음 위치에서 무엇을 볼지 먼저 상상하도록 한다. 현재 입력에서 곧바로 행동으로 넘어가기보다 중간의 판단 대상을 언어로 드러내는 구성이다.
가능한 방향과 대조하기
예상한 장면을 실제 이동 후보의 관측과 대조한 뒤 행동을 결정한다. 다음 관측의 상상과 후보 선택은 서로 다른 단계로 취급한다.
정해진 추론 형식의 학습
연구는 원하는 사고 흐름을 유도하는 형식화된 표지를 만들고 영역 내 자료로 학습한다. 매개변수 효율적 학습을 사용하지만 학습이 전혀 필요 없는 이동 방식은 아니다.
비교에서 확인할 조건
R2R, RxR, R4R에서 행동을 직접 예측하는 변형 등과 비교했다. 추론 절차의 효과는 학습 자료와 입력 조건을 맞춰 판단해야 하며, 모든 환경에서 우월하다고 일반화할 수는 없다.
관련 문서
NavGPT / Room-to-Room / Room-Across-Room / 사고 사슬 / 매개변수 효율적 미세 조정 / 경로 계획