Simulating User Agents for Embodied Conversational-AI
作者: Daniel Philipov, Vardhan Dongre, Gokhan Tur, Dilek Hakkani-Tür
分类: cs.CL, cs.AI, cs.RO
发布日期: 2024-10-31
备注: 8 pages, 5 figures, 4 tables
期刊: NeurIPS 2024 Workshop on Open-World Agents
💡 一句话要点
提出基于LLM的用户代理，用于模拟具身对话AI交互，降低数据集构建成本。
🎯 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: 具身智能体 人机对话 大型语言模型 用户代理 数据生成
📋 核心要点
- 现有具身智能体训练依赖大量人机交互数据，但数据采集成本高、耗时，阻碍了智能体的发展。
- 本文提出利用大型语言模型构建用户代理，模拟用户行为，生成交互数据，降低数据获取成本。
- 实验表明，该用户代理通过微调，在模拟人类对话行为方面取得了显著提升，验证了方法的可行性。
📝 摘要（中文）
为了解决具身智能体训练和评估中，大规模、多样化人机对话数据集采集成本高昂的问题，本文提出了一种基于大型语言模型（LLM）的用户代理，用于模拟虚拟环境中用户与具身智能体的交互行为。给定用户目标（例如，制作早餐），用户代理在每个时间步“观察”机器人动作或“说话”以干预机器人或回答问题。这种用户代理有助于提高具身对话数据集生成的规模和效率，对于增强和评估机器人的交互和任务完成能力，以及利用AI反馈进行强化学习研究至关重要。通过与TEACh数据集的对比，评估了用户代理生成类人行为的能力。进行了三个实验：零样本提示预测对话行为、少样本提示和在TEACh训练子集上进行微调。结果表明，基于LLM的用户代理在模仿人类说话行为方面，零样本提示实现了42%的F-measure，少样本提示实现了43.4%的F-measure。通过微调，决定何时说话的性能保持稳定，而决定说什么的性能从51.1%提高到62.5%。这些发现展示了所提出的方法在评估和增强机器人通过自然语言通信完成任务的有效性的可行性。
🔬 方法详解
问题定义：现有具身智能体需要大量人机对话数据进行训练和评估，然而获取这些数据的成本非常高昂，包括人力成本、时间成本以及环境搭建成本。这限制了具身智能体的发展和应用。现有方法难以高效且低成本地生成高质量的对话数据。
核心思路：本文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）来模拟用户的行为，从而自动生成人机对话数据。通过让LLM扮演用户角色，与具身智能体进行交互，可以大幅降低数据采集成本，并提高数据生成的效率。这样设计的目的是为了解决数据稀缺问题，加速具身智能体的训练和评估。
技术框架：整体框架包含一个具身智能体和一个基于LLM的用户代理。用户代理接收用户目标作为输入，并在每个时间步观察机器人的动作或与机器人进行对话。用户代理的任务是决定何时说话以及说什么。框架包含三个主要阶段：零样本提示、少样本提示和微调。在微调阶段，使用TEACh数据集的训练子集对LLM进行微调，以提高其模拟用户行为的能力。
关键创新：最重要的技术创新点在于利用LLM来模拟用户行为，从而实现自动生成人机对话数据。与传统的数据采集方法相比，这种方法可以大幅降低成本，并提高效率。此外，通过对LLM进行微调，可以进一步提高其模拟用户行为的准确性。
关键设计：实验中使用了TEACh数据集进行评估。采用了F-measure作为评估指标，用于衡量用户代理生成对话行为的准确性。在微调阶段，使用了交叉熵损失函数来优化LLM的参数。具体参数设置未知。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，基于LLM的用户代理在模拟人类说话行为方面取得了显著成果。零样本提示实现了42%的F-measure，少样本提示实现了43.4%的F-measure。通过微调，决定说什么的性能从51.1%提高到62.5%。这些数据验证了该方法在生成类人对话行为方面的有效性，并为具身智能体的训练和评估提供了新的思路。
🎯 应用场景
该研究成果可广泛应用于具身智能体的训练和评估，例如机器人助手、智能家居系统等。通过模拟用户行为，可以更有效地训练智能体，提高其任务完成能力和交互效果。此外，该方法还可以用于强化学习，通过AI反馈来优化智能体的行为策略，加速智能体的学习过程。未来，该技术有望推动具身智能体在各个领域的应用。
📄 摘要（原文）
Embodied agents designed to assist users with tasks must engage in natural language interactions, interpret instructions, execute actions, and communicate effectively to resolve issues. However, collecting large-scale, diverse datasets of situated human-robot dialogues to train and evaluate such agents is expensive, labor-intensive, and time-consuming. To address this challenge, we propose building a large language model (LLM)-based user agent that can simulate user behavior during interactions with an embodied agent in a virtual environment. Given a user goal (e.g., make breakfast), at each time step, the user agent may observe" the robot actions or speak" to either intervene with the robot or answer questions. Such a user agent assists in improving the scalability and efficiency of embodied dialogues dataset generation and is critical for enhancing and evaluating the robot's interaction and task completion ability, as well as for research in reinforcement learning using AI feedback. We evaluate our user agent's ability to generate human-like behaviors by comparing its simulated dialogues with the TEACh dataset. We perform three experiments: zero-shot prompting to predict dialogue acts, few-shot prompting, and fine-tuning on the TEACh training subset. Results show the LLM-based user agent achieves an F-measure of 42% with zero-shot prompting and 43.4% with few-shot prompting in mimicking human speaking behavior. Through fine-tuning, performance in deciding when to speak remained stable, while deciding what to say improved from 51.1% to 62.5%. These findings showcase the feasibility of the proposed approach for assessing and enhancing the effectiveness of robot task completion through natural language communication.