Inherent limitations of LLMs regarding spatial information

📄 arXiv: 2312.03042v1 📥 PDF

作者: He Yan, Xinyao Hu, Xiangpeng Wan, Chengyu Huang, Kai Zou, Shiqi Xu

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2023-12-05

💡 一句话要点

揭示大语言模型在2D/3D空间信息处理上的固有局限性，并提出评估框架。

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

关键词: 大语言模型 空间推理 路径规划 评估框架 基准数据集

📋 核心要点

  1. 现有大型语言模型在空间推理和导航任务中表现不足，尤其是在2D/3D路径规划方面，限制了其在相关领域的应用。
  2. 论文提出一个新颖的评估框架，并构建了一个基准数据集，用于系统性地评估ChatGPT等模型在空间信息处理方面的能力。
  3. 实验结果揭示了ChatGPT在空间理解方面的具体能力和局限性，为后续研究提供了重要的参考依据。

📝 摘要（中文）

尽管ChatGPT等大型语言模型在自然语言处理能力方面取得了显著进展，但它们在理解和处理空间信息方面的能力，尤其是在2D和3D路径规划领域，仍然明显不足。本文研究了ChatGPT和类似模型在空间推理和导航相关任务中的固有局限性，这些任务对于从自动驾驶车辆引导到视障人士辅助技术等应用至关重要。在本文中，我们引入了一个新颖的评估框架，并辅以专门为此研究精心设计的基准数据集。该数据集围绕三个关键任务构建：绘制空间点、规划二维（2D）空间中的路线以及设计三维（3D）环境中的路径。我们专门开发此数据集来评估ChatGPT的空间推理能力。我们的评估揭示了模型在空间理解方面的能力和局限性的关键见解。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLMs）在空间信息处理方面的不足，特别是它们在2D和3D空间中的路径规划能力。现有方法缺乏对LLMs空间推理能力的系统性评估，导致无法充分了解其在导航等实际应用中的局限性。

核心思路：论文的核心思路是通过构建一个专门设计的评估框架和数据集，来系统地测试和分析LLMs在空间信息处理方面的能力。该框架包含绘制空间点、规划2D路线和设计3D路径三个关键任务，覆盖了不同复杂程度的空间推理场景。

技术框架：该研究的技术框架主要包括以下几个部分：1) 构建基准数据集，包含2D和3D空间中的路径规划任务；2) 设计评估指标，用于衡量LLMs在完成这些任务时的准确性和效率；3) 使用ChatGPT等LLMs进行实验，并分析其在不同任务上的表现；4) 总结LLMs在空间信息处理方面的优势和不足。

关键创新：论文的关键创新在于提出了一个专门用于评估LLMs空间推理能力的评估框架和数据集。与现有方法相比，该框架更加关注LLMs在空间信息处理方面的固有局限性，并提供了更细粒度的评估指标。

关键设计：数据集包含不同难度级别的空间推理任务，例如，绘制空间点任务需要模型理解坐标系和空间关系，而路径规划任务则需要模型具备更强的空间推理和规划能力。评估指标包括路径长度、路径平滑度、目标点到达率等，用于全面衡量模型的性能。具体参数设置和网络结构取决于所使用的LLM（如ChatGPT）的默认配置，论文重点在于评估而非修改模型本身。

📊 实验亮点

该研究通过实验揭示了ChatGPT等大型语言模型在空间推理方面的具体局限性。例如，在复杂的3D路径规划任务中，模型的性能显著下降，表明其难以有效地处理高维空间信息。实验结果为后续研究提供了重要的参考依据，并指明了LLMs在空间智能方面的改进方向。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于自动驾驶、机器人导航、虚拟现实、增强现实、以及为视障人士提供的辅助技术等领域。通过深入了解LLMs在空间信息处理方面的局限性，可以指导开发更可靠、更智能的导航系统，并促进人机协作在空间环境中的应用。

📄 摘要（原文）

Despite the significant advancements in natural language processing capabilities demonstrated by large language models such as ChatGPT, their proficiency in comprehending and processing spatial information, especially within the domains of 2D and 3D route planning, remains notably underdeveloped. This paper investigates the inherent limitations of ChatGPT and similar models in spatial reasoning and navigation-related tasks, an area critical for applications ranging from autonomous vehicle guidance to assistive technologies for the visually impaired. In this paper, we introduce a novel evaluation framework complemented by a baseline dataset, meticulously crafted for this study. This dataset is structured around three key tasks: plotting spatial points, planning routes in two-dimensional (2D) spaces, and devising pathways in three-dimensional (3D) environments. We specifically developed this dataset to assess the spatial reasoning abilities of ChatGPT. Our evaluation reveals key insights into the model's capabilities and limitations in spatial understanding.