Grounding Large Language Models In Embodied Environment With Imperfect World Models

📄 arXiv: 2410.02742v2 📥 PDF

作者: Haolan Liu, Jishen Zhao

分类: cs.CL, cs.LG, cs.RO

发布日期: 2024-10-03 (更新: 2024-11-11)

💡 一句话要点

GLIMO：利用不完美世界模型，提升大语言模型在具身环境中的表现

🎯 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: 具身智能 大型语言模型 世界模型 机器人控制 模拟环境 数据生成 物理推理

📋 核心要点

  1. 大型语言模型缺乏与现实世界的直接交互经验，导致其在物理推理和机器人任务中表现不佳。
  2. GLIMO利用模拟器等不完美世界模型生成训练数据，并通过LLM代理自动创建高质量和多样化的指令数据集。
  3. 实验结果表明，GLIMO显著提升了开源LLM在具身环境中的性能，甚至可以与更大的模型相媲美。

📝 摘要（中文）

大型语言模型(LLMs)在各种应用中取得了广泛的成功，但由于缺乏与现实世界物理细微差别的直接经验，在处理基本的物理推理或执行机器人任务时常常会遇到困难。为了解决这些问题，我们提出了一种基于不完美世界模型的大语言模型(GLIMO)，它利用代理世界模型(如模拟器)来收集和合成训练数据。GLIMO包含一个基于LLM代理的数据生成器，用于自动创建高质量和多样化的指令数据集。该生成器包括一个用于时间一致的经验采样的迭代自优化模块，一组多样化的问答指令种子，以及一个用于反思先前经验的检索增强生成模块。综合实验表明，我们的方法提高了强大的开源LLM(如LLaMA-3)的性能，在三个不同的基准测试中分别提高了2.04倍、1.54倍和1.82倍。该性能能够与GPT-4等更大的模型相媲美或超过它们。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大型语言模型（LLMs）在处理需要物理世界知识的任务时表现不佳，例如物理推理和机器人控制。这是因为LLMs主要基于文本数据进行训练，缺乏与真实物理环境的直接交互经验。现有方法难以有效地将物理世界的知识融入到LLMs中，导致其在具身智能任务中表现受限。

核心思路：GLIMO的核心思路是利用不完美的世界模型（例如模拟器）作为LLMs与物理世界交互的代理。通过在模拟环境中生成大量的训练数据，使LLMs能够学习到物理世界的规律和约束。此外，GLIMO还采用了一种基于LLM代理的数据生成器，以自动创建高质量和多样化的指令数据集，从而提高LLMs的学习效率和泛化能力。

技术框架：GLIMO的整体框架包括以下几个主要模块：1) 基于LLM代理的数据生成器：负责自动生成训练数据，包括指令、观察和动作序列。2) 迭代自优化模块：用于保证生成数据的时序一致性。3) 检索增强生成模块：通过检索先前经验来指导数据生成过程。4) LLM训练模块：使用生成的数据训练LLM，使其具备在具身环境中执行任务的能力。

关键创新：GLIMO的关键创新在于其利用不完美世界模型和LLM代理自动生成训练数据的方法。与传统的手动标注数据相比，这种方法可以更高效地生成大规模、多样化的训练数据，从而提高LLMs在具身环境中的性能。此外，GLIMO的迭代自优化模块和检索增强生成模块也有助于提高生成数据的质量和一致性。

关键设计：在数据生成器中，使用了多种类型的指令种子，以保证生成数据的多样性。迭代自优化模块通过循环迭代的方式，不断优化生成数据的时序一致性。检索增强生成模块使用一个外部记忆库来存储先前经验，并通过检索相关经验来指导数据生成过程。在LLM训练过程中，使用了标准的监督学习方法，并采用了一些正则化技术来防止过拟合。

🖼️ 关键图片

img_0

📊 实验亮点

实验结果表明，GLIMO在三个不同的具身智能基准测试中，分别取得了2.04倍、1.54倍和1.82倍的性能提升，显著优于现有的开源LLM。更重要的是，GLIMO的性能甚至可以与GPT-4等更大的模型相媲美或超过它们，这表明GLIMO在利用不完美世界模型提升LLM性能方面具有显著的优势。

🎯 应用场景

GLIMO的研究成果可以应用于机器人控制、自动驾驶、虚拟现实等领域。通过将LLMs与物理世界相结合，可以实现更智能、更自主的机器人和智能体，从而提高生产效率、改善生活质量。例如，可以利用GLIMO训练机器人完成复杂的装配任务，或者训练自动驾驶系统更好地理解和应对复杂的交通场景。

📄 摘要（原文）

Despite a widespread success in various applications, large language models (LLMs) often stumble when tackling basic physical reasoning or executing robotics tasks, due to a lack of direct experience with the physical nuances of the real world. To address these issues, we propose a Grounding Large language model with Imperfect world MOdel (GLIMO), which utilizes proxy world models such as simulators to collect and synthesize trining data. GLIMO incorporates an LLM agent-based data generator to automatically create high-quality and diverse instruction datasets. The generator includes an iterative self-refining module for temporally consistent experience sampling, a diverse set of question-answering instruction seeds, and a retrieval-augmented generation module for reflecting on prior experiences. Comprehensive experiments show that our approach improve the performance of strong open-source LLMs like LLaMA-3 with a performance boost of 2.04 $\times$, 1.54 $\times$, and 1.82 $\times$ across three different benchmarks, respectively. The performance is able to compete with or surpass their larger counterparts such as GPT-4.