Leveraging Large Language Models for enhanced personalised user experience in Smart Homes

📄 arXiv: 2407.12024v1 📥 PDF

作者: Jordan Rey-Jouanchicot, André Bottaro, Eric Campo, Jean-Léon Bouraoui, Nadine Vigouroux, Frédéric Vella

分类: cs.HC, cs.AI

发布日期: 2024-06-28

💡 一句话要点

利用大语言模型提升智能家居的个性化用户体验

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 智能家居 大型语言模型 用户偏好 个性化 自动化

📋 核心要点

  1. 现有智能家居系统依赖手工例程，难以有效适应用户的个性化需求，导致用户体验受限。
  2. 该论文提出利用大型语言模型（LLM）和用户偏好，构建更智能、更直观的智能家居交互系统。
  3. 实验结果表明，该方法在用户偏好适应性和处理速度上均优于传统方法和更大的LLM模型。

📝 摘要（中文）

智能家居自动化系统旨在提高用户在生活环境中的舒适度和便利性。然而，使自动化适应用户需求仍然是一个挑战，因为许多系统仍然依赖于为每个智能对象手工制作的例程。本文提出了一种原创的智能家居架构，该架构利用大型语言模型（LLM）和用户偏好来突破家庭环境中个性化和直观性的界限。本文探索了一种以人为中心的方法，该方法利用LLM提供的通用知识来学习和促进与环境的交互。在一组场景中演示了所提出模型的优势，以及与各种LLM实现的比较分析。评估了一些指标，以确定系统维持舒适性、安全性和用户偏好的能力。本文详细介绍了真实世界实施和评估的方法。使用偏好的方法显示平均等级提高了52.3%，并且在Starling 7B Alpha LLM上的平均处理时间减少了35.6%。此外，性能比没有偏好的较大模型的结果好26.4%，处理时间快了近20倍。

🔬 方法详解

问题定义：现有智能家居系统难以根据用户个性化需求进行自适应调整，通常需要手动配置每个智能设备的例程。这种方式缺乏灵活性和智能性，无法提供最佳的用户体验。痛点在于无法有效利用用户偏好，以及缺乏对环境的理解和推理能力。

核心思路：利用大型语言模型（LLM）的通用知识和推理能力，结合用户偏好，使智能家居系统能够理解用户的意图，并自动调整设备状态以满足用户的个性化需求。通过学习用户与环境的交互模式，系统可以更智能地响应用户的行为和偏好。

技术框架：该智能家居架构包含以下主要模块：1) 用户偏好收集模块，用于收集和存储用户的个性化偏好信息；2) LLM推理引擎，利用LLM对用户意图进行理解和推理，并生成相应的设备控制指令；3) 设备控制模块，将LLM生成的指令转化为实际的设备操作；4) 评估模块，用于评估系统的性能，包括舒适度、安全性和用户满意度等指标。

关键创新：该方法的核心创新在于将LLM的通用知识与用户偏好相结合，实现了智能家居系统的个性化和智能化。与传统方法相比，该方法无需手动配置每个设备的例程，而是通过LLM的推理能力自动适应用户的需求。此外，该方法还能够学习用户与环境的交互模式，从而提供更智能的服务。

关键设计：论文中关键的设计包括：1) 如何有效地收集和表示用户偏好；2) 如何利用LLM对用户意图进行准确的理解和推理；3) 如何将LLM生成的指令转化为实际的设备操作；4) 如何评估系统的性能并进行优化。论文使用了Starling 7B Alpha LLM，并针对智能家居场景进行了微调。具体参数设置和损失函数等细节未在摘要中详细说明。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，使用用户偏好的方法，平均等级提高了52.3%，Starling 7B Alpha LLM上的平均处理时间减少了35.6%。此外，性能比没有偏好的更大模型的结果好26.4%，处理时间快了近20倍。这些数据表明，该方法在提升用户体验和降低计算成本方面具有显著优势。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于智能家居领域，提升用户在家庭环境中的舒适度和便利性。通过个性化定制，智能家居系统能够更好地满足不同用户的需求，例如自动调节温度、光照、音乐等，从而创造更舒适、安全和节能的生活环境。未来，该技术还可扩展到其他智能环境，如智能办公室、智能医院等。

📄 摘要（原文）

Smart home automation systems aim to improve the comfort and convenience of users in their living environment. However, adapting automation to user needs remains a challenge. Indeed, many systems still rely on hand-crafted routines for each smart object.This paper presents an original smart home architecture leveraging Large Language Models (LLMs) and user preferences to push the boundaries of personalisation and intuitiveness in the home environment.This article explores a human-centred approach that uses the general knowledge provided by LLMs to learn and facilitate interactions with the environment.The advantages of the proposed model are demonstrated on a set of scenarios, as well as a comparative analysis with various LLM implementations. Some metrics are assessed to determine the system's ability to maintain comfort, safety, and user preferences. The paper details the approach to real-world implementation and evaluation.The proposed approach of using preferences shows up to 52.3% increase in average grade, and with an average processing time reduced by 35.6% on Starling 7B Alpha LLM. In addition, performance is 26.4% better than the results of the larger models without preferences, with processing time almost 20 times faster.