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📄 arXiv: 2311.01468v1 📥 PDF

作者: Manuel R. Ciosici, Alex Hedges, Yash Kankanampati, Justin Martin, Marjorie Freedman, Ralph Weischedel

分类: cs.CL, cs.LG

发布日期: 2023-10-30

备注: Identical to EMNLP 2023 Findings

DOI: 10.18653/v1/2023.findings-emnlp.104

💡 一句话要点

利用GPT-J模型提升机器人目标规划能力

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 机器人规划 科学实验 强化学习 目标规划 GPT-J 数据利用

📋 核心要点

  1. 现有研究表明，大型语言模型在机器人目标规划中的表现不如强化学习，存在性能不足的问题。
  2. 本研究提出使用GPT-J模型，通过填充输入缓冲区来增强机器人在ScienceWorld中的目标规划能力。
  3. 实验结果显示，GPT-J在多种任务中表现优异，尤其是在数据利用率低的情况下，仍能显著超越强化学习方法。

📝 摘要（中文）

本研究探讨了使用中等规模的大型语言模型（GPT-J，参数为6B）为模拟机器人创建计划，以实现ScienceWorld中30类科学实验目标。先前的研究认为大型语言模型（LLMs）相比强化学习效果较差，但我们的实验表明，基于马尔可夫假设的LLM在性能上超越了强化学习方法，提升幅度达到1.4倍。当输入缓冲区填充尽可能多的先前步骤时，性能提升至3.5倍。即使仅使用6.5%的训练数据，LLM仍比强化学习方法提高了2.2倍。实验结果显示，不同类别的动作表现差异显著，表明任务平均化可能掩盖重要的性能问题。

🔬 方法详解

问题定义：本研究旨在解决大型语言模型在机器人目标规划中的应用不足，尤其是在与强化学习方法的比较中表现不佳的问题。现有方法未能充分利用语言模型的潜力，导致性能不足。

核心思路：论文的核心思路是利用GPT-J模型，通过填充输入缓冲区以包含尽可能多的先前步骤，从而提升模型的决策能力。这种设计旨在利用历史信息来改善当前决策的质量。

技术框架：整体架构包括输入缓冲区的构建、模型的训练和评估阶段。输入缓冲区通过整合历史步骤来增强模型的上下文理解，随后使用GPT-J进行目标规划。

关键创新：最重要的技术创新点在于通过马尔可夫假设的应用，使得LLM在目标规划中超越传统的强化学习方法，尤其是在数据稀缺的情况下表现出色。

关键设计：关键设计包括输入缓冲区的构建策略、模型训练时的参数设置，以及损失函数的选择。这些设计确保了模型能够有效利用历史信息，从而提升决策质量。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，GPT-J模型在目标规划任务中表现优异，特别是在填充输入缓冲区后，性能提升达到3.5倍。即使在仅使用6.5%训练数据的情况下，仍比强化学习方法提高了2.2倍，表明其在数据利用率低时的强大能力。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括教育机器人、智能助手和自动化实验室等场景。通过提升机器人在科学实验中的目标规划能力，可以为教育和科研提供更高效的工具，促进学生的学习和实验技能的提升。未来，随着技术的进步，该方法可能在更广泛的领域中得到应用，推动智能系统的发展。

📄 摘要（原文）

We explore using a moderately sized large language model (GPT-J 6B parameters) to create a plan for a simulated robot to achieve 30 classes of goals in ScienceWorld, a text game simulator for elementary science experiments. Previously published empirical work claimed that large language models (LLMs) are a poor fit (Wang et al., 2022) compared to reinforcement learning. Using the Markov assumption (a single previous step), the LLM outperforms the reinforcement learning-based approach by a factor of 1.4. When we fill the LLM's input buffer with as many prior steps as possible, improvement rises to 3.5x. Even when training on only 6.5% of the training data, we observe a 2.2x improvement over the reinforcement-learning-based approach. Our experiments show that performance varies widely across the 30 classes of actions, indicating that averaging over tasks can hide significant performance issues. In work contemporaneous with ours, Lin et al. (2023) demonstrated a two-part approach (SwiftSage) that uses a small LLM (T5-large) complemented by OpenAI's massive LLMs to achieve outstanding results in ScienceWorld. Our 6-B parameter, single-stage GPT-J matches the performance of SwiftSage's two-stage architecture when it incorporates GPT-3.5 turbo which has 29-times more parameters than GPT-J.