Making Large Language Models into World Models with Precondition and Effect Knowledge
作者: Kaige Xie, Ian Yang, John Gunerli, Mark Riedl
分类: cs.CL
发布日期: 2024-09-18 (更新: 2024-10-02)
💡 一句话要点
利用先决条件和效果知识，将大型语言模型转化为世界模型
🎯 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: 世界模型 大型语言模型 先决条件预测 效果预测 合成数据 规划 人机交互 智能体
📋 核心要点
- 现有方法难以让LLM直接模拟真实世界动态，无法有效判断动作适用性和预测动作执行结果。
- 通过微调两个LLM，分别预测动作的先决条件和执行效果，使其具备世界模型的核心功能。
- 实验验证了模型生成的知识与人类理解一致，并能支持动作链的创建，为规划任务奠定基础。
📝 摘要（中文）
世界模型封装了动作如何影响环境的动态，是智能体运作的基础。本文探讨了大型语言模型（LLM）作为世界模型的潜力。尽管LLM并非天生设计用于模拟真实世界动态，但我们展示了可以诱导它们执行两个关键的世界模型功能：基于给定的世界状态确定动作的适用性，以及预测动作执行后产生的世界状态。这通过微调两个独立的LLM来实现——一个用于先决条件预测，另一个用于效果预测——同时利用合成数据生成技术。通过人机交互研究，我们验证了我们的模型生成的先决条件和效果知识与人类对世界动态的理解相符。我们还分析了在我们的合成数据上训练的世界模型在多大程度上产生了一个推断的状态空间，该状态空间支持动作链的创建，这是规划的必要属性。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决如何使大型语言模型（LLM）具备世界模型的能力，即理解动作对环境的影响。现有的LLM虽然在语言理解和生成方面表现出色，但缺乏对真实世界动态的建模能力，无法直接用于预测动作的适用性和执行结果。这限制了LLM在需要进行规划和决策的任务中的应用。
核心思路：论文的核心思路是将世界模型分解为两个关键功能：先决条件预测和效果预测。通过训练LLM来分别预测动作执行的先决条件（即动作能够执行的必要条件）和执行效果（即动作执行后世界状态的变化），从而使LLM能够模拟世界动态。这种分解简化了学习过程，并允许针对每个功能进行优化。
技术框架：整体框架包含两个主要的LLM：一个用于先决条件预测，另一个用于效果预测。首先，使用合成数据生成技术创建大量的训练数据，这些数据包含世界状态、动作以及对应的先决条件和效果。然后，分别使用这些数据对两个LLM进行微调。在推理阶段，给定一个世界状态和一个动作，先决条件预测模型判断动作是否可行，如果可行，则效果预测模型预测执行该动作后的世界状态。
关键创新：最重要的技术创新在于将世界模型分解为先决条件和效果预测两个独立任务，并分别训练LLM来完成这些任务。这种分解使得能够利用LLM强大的语言理解能力来表示和推理世界状态和动作，同时避免了直接学习复杂世界动态的困难。此外，使用合成数据生成技术克服了真实世界数据稀缺的问题。
关键设计：论文使用了微调后的LLM作为核心模型。关键设计包括：1) 精心设计的合成数据生成策略，确保数据覆盖各种世界状态和动作；2) 针对先决条件和效果预测任务分别设计的损失函数，例如可以使用交叉熵损失函数来训练先决条件预测模型，使用回归损失函数来训练效果预测模型；3) 人工评估环节，用于验证模型生成的知识与人类理解的一致性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
通过人机交互实验验证，模型生成的先决条件和效果知识与人类理解高度一致，表明LLM能够有效地学习和模拟世界动态。此外，实验还表明，在合成数据上训练的世界模型能够生成支持动作链创建的状态空间，为规划任务提供了基础。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于机器人导航、游戏AI、智能助手等领域。通过赋予LLM世界模型的能力，可以使其更好地理解环境，做出更合理的决策和规划，从而提高智能体的自主性和适应性。未来，该技术有望推动通用人工智能的发展。
📄 摘要（原文）
World models, which encapsulate the dynamics of how actions affect environments, are foundational to the functioning of intelligent agents. In this work, we explore the potential of Large Language Models (LLMs) to operate as world models. Although LLMs are not inherently designed to model real-world dynamics, we show that they can be induced to perform two critical world model functions: determining the applicability of an action based on a given world state, and predicting the resulting world state upon action execution. This is achieved by fine-tuning two separate LLMs-one for precondition prediction and another for effect prediction-while leveraging synthetic data generation techniques. Through human-participant studies, we validate that the precondition and effect knowledge generated by our models aligns with human understanding of world dynamics. We also analyze the extent to which the world model trained on our synthetic data results in an inferred state space that supports the creation of action chains, a necessary property for planning.