SensorBench: Benchmarking LLMs in Coding-Based Sensor Processing
作者: Pengrui Quan, Xiaomin Ouyang, Jeya Vikranth Jeyakumar, Ziqi Wang, Yang Xing, Mani Srivastava
分类: cs.AI, cs.LG, eess.SP
发布日期: 2024-10-14 (更新: 2025-03-28)
💡 一句话要点
提出SensorBench，用于评估LLM在基于代码的传感器数据处理中的性能
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 传感器数据处理 大型语言模型 基准测试 提示工程 信息物理系统
📋 核心要点
- 传统传感器数据处理依赖专家知识和信号处理工具，成本高且效率低。
- 提出SensorBench基准测试，旨在量化评估LLM在传感器数据处理中的能力。
- 实验表明LLM在简单任务中表现良好，但在复杂任务中仍有挑战，自我验证提示策略效果最佳。
📝 摘要（中文）
传感器数据的有效处理、解释和管理已成为信息物理系统的关键组成部分。传统上，处理传感器数据需要深厚的理论知识和信号处理工具的熟练运用。然而，最近的研究表明，大型语言模型（LLM）在处理传感器数据方面具有良好的能力，表明它们有潜力成为开发传感系统的辅助工具。为了探索这种潜力，我们构建了一个全面的基准测试SensorBench，以建立一个可量化的目标。该基准测试包含了各种真实世界的传感器数据集，用于各种任务。结果表明，虽然LLM在较简单的任务中表现出相当的熟练程度，但与工程专家相比，它们在处理具有参数选择的组合任务时面临着固有的挑战。此外，我们研究了四种用于传感器处理的提示策略，并表明自我验证在48%的任务中优于所有其他基线。我们的研究为未来的发展提供了一个全面的基准和提示分析，为基于LLM的传感器处理辅助工具铺平了道路。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决如何客观、全面地评估大型语言模型（LLM）在传感器数据处理任务中的能力。现有方法缺乏统一的基准测试，难以量化LLM在不同传感器数据处理任务上的性能，也难以比较不同LLM或不同prompting策略的效果。这阻碍了LLM在传感器数据处理领域的应用和发展。
核心思路：论文的核心思路是构建一个包含多样化真实世界传感器数据集和任务的综合性基准测试集SensorBench。通过在SensorBench上评估LLM在不同任务上的表现，可以量化LLM的能力，并分析不同prompting策略对性能的影响。这为LLM在传感器数据处理领域的应用提供了客观的评估依据。
技术框架：SensorBench包含多个模块：1) 数据集收集模块，收集来自不同领域的真实传感器数据；2) 任务定义模块，定义各种传感器数据处理任务，例如信号滤波、特征提取、模式识别等；3) 评估指标模块，定义用于评估LLM性能的指标，例如准确率、召回率、F1值等；4) LLM集成模块，集成各种LLM，并提供统一的接口；5) prompting策略模块，实现不同的prompting策略，例如zero-shot、few-shot、chain-of-thought等。
关键创新：SensorBench的关键创新在于其综合性和客观性。它包含了多样化的真实世界传感器数据集和任务，可以全面评估LLM在不同场景下的能力。同时，它定义了明确的评估指标，可以客观地比较不同LLM或不同prompting策略的效果。此外，论文还提出了self-verification prompting策略，并在SensorBench上验证了其有效性。
关键设计：SensorBench的关键设计包括：1) 数据集的选择，选择具有代表性的真实世界传感器数据集，覆盖不同的传感器类型和应用领域；2) 任务的定义，定义具有挑战性的传感器数据处理任务，能够区分不同LLM的能力；3) 评估指标的选择，选择能够反映LLM在不同任务上的性能的指标；4) prompting策略的设计，设计有效的prompting策略，引导LLM完成任务。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，LLM在简单的传感器数据处理任务中表现出一定的能力，但在复杂的组合任务中，性能与工程专家相比仍有差距。通过对比不同的prompting策略，发现self-verification策略在48%的任务中表现最佳，优于其他基线方法。SensorBench为评估和改进LLM在传感器数据处理领域的应用提供了有价值的工具。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于智能家居、工业自动化、环境监测、医疗健康等领域。通过利用LLM处理传感器数据，可以降低开发成本，提高系统智能化水平。例如，在智能家居中，LLM可以用于分析传感器数据，实现智能化的能源管理和安全监控。在工业自动化中，LLM可以用于预测设备故障，提高生产效率。未来，基于LLM的传感器数据处理技术有望成为构建智能系统的关键组成部分。
📄 摘要（原文）
Effective processing, interpretation, and management of sensor data have emerged as a critical component of cyber-physical systems. Traditionally, processing sensor data requires profound theoretical knowledge and proficiency in signal-processing tools. However, recent works show that Large Language Models (LLMs) have promising capabilities in processing sensory data, suggesting their potential as copilots for developing sensing systems. To explore this potential, we construct a comprehensive benchmark, SensorBench, to establish a quantifiable objective. The benchmark incorporates diverse real-world sensor datasets for various tasks. The results show that while LLMs exhibit considerable proficiency in simpler tasks, they face inherent challenges in processing compositional tasks with parameter selections compared to engineering experts. Additionally, we investigate four prompting strategies for sensor processing and show that self-verification can outperform all other baselines in 48% of tasks. Our study provides a comprehensive benchmark and prompting analysis for future developments, paving the way toward an LLM-based sensor processing copilot.