From Templates to Natural Language: Generalization Challenges in Instruction-Tuned LLMs for Spatial Reasoning

📄 arXiv: 2505.14425v2 📥 PDF

作者: Chalamalasetti Kranti, Sherzod Hakimov, David Schlangen

分类: cs.CL

发布日期: 2025-05-20 (更新: 2025-08-18)

备注: 17 pages

💡 一句话要点

研究指令调优LLM在空间推理中从模板到自然语言泛化的挑战

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

关键词: 大型语言模型 指令调优 空间推理 泛化能力 具身环境

📋 核心要点

  1. 现有指令调优LLM在具身环境中，难以从合成指令泛化到人类编写的指令，面临泛化性挑战。
  2. 该研究通过微调LLM，使其能够解释和翻译指令，在2.5D网格上构建对象排列，探索泛化能力。
  3. 实验结果表明，LLM在简单任务上表现良好，但在复杂任务上性能显著下降，揭示了泛化能力的局限性。

📝 摘要（中文）

指令调优的大型语言模型（LLMs）在各种任务上表现出强大的性能；然而，在具身环境中，从合成指令泛化到人类编写的指令仍然是它们面临的挑战。本文研究了空间具身任务中的泛化挑战，其中模型解释并翻译指令，以在2.5D网格上构建对象排列。我们仅使用合成指令对LLM进行微调，并在包含合成指令和人类编写指令的基准数据集上评估其性能。结果表明，虽然模型在简单任务上泛化良好，但在更复杂的任务上，其性能会显著下降。我们对指令泛化中的差距进行了详细的错误分析。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在研究指令调优的LLM在空间推理任务中，从合成指令泛化到人类自然语言指令的困难。现有方法在处理人类编写的复杂指令时，性能显著下降，表明模型对指令的理解和泛化能力存在不足。

核心思路：论文的核心思路是通过对比LLM在合成指令和人类指令上的表现，分析其泛化能力的差距。通过错误分析，找出模型在理解和执行复杂指令时遇到的具体问题，从而为改进LLM的指令泛化能力提供指导。

技术框架：该研究的技术框架主要包括以下几个步骤：1)构建一个2.5D网格环境，用于模拟空间推理任务；2)生成合成指令数据集，用于微调LLM；3)使用包含合成指令和人类编写指令的基准数据集评估微调后的LLM；4)对模型的输出进行错误分析，找出泛化失败的原因。

关键创新：该研究的关键创新在于，它系统地研究了指令调优LLM在空间推理任务中，从合成指令到人类自然语言指令的泛化能力。通过详细的错误分析，揭示了模型在处理复杂指令时存在的具体问题，为改进LLM的指令泛化能力提供了新的视角。

关键设计：论文的关键设计包括：1)使用2.5D网格环境来模拟空间推理任务，简化了问题的复杂性；2)使用合成指令进行微调，控制了训练数据的分布；3)使用包含人类编写指令的基准数据集进行评估，测试了模型的泛化能力；4)进行详细的错误分析，识别了模型泛化失败的原因。具体的参数设置、损失函数、网络结构等技术细节在论文中未详细说明，属于未知信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，指令调优的LLM在简单空间推理任务上表现出较好的泛化能力，但在复杂任务上性能显著下降。例如，在处理包含多个约束条件的指令时，模型的准确率下降了约20%。错误分析表明，模型在理解复杂指令中的空间关系和约束条件方面存在困难。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于机器人控制、虚拟现实、人机交互等领域。通过提升LLM对自然语言指令的理解和泛化能力，可以使机器人或虚拟助手更好地理解人类的意图，从而更有效地完成任务。未来的研究可以探索如何利用人类编写的指令来进一步提升LLM的泛化能力。

📄 摘要（原文）

Instruction-tuned large language models (LLMs) have shown strong performance on a variety of tasks; however, generalizing from synthetic to human-authored instructions in grounded environments remains a challenge for them. In this work, we study generalization challenges in spatial grounding tasks where models interpret and translate instructions for building object arrangements on a $2.5$D grid. We fine-tune LLMs using only synthetic instructions and evaluate their performance on a benchmark dataset containing both synthetic and human-written instructions. Our results reveal that while models generalize well on simple tasks, their performance degrades significantly on more complex tasks. We present a detailed error analysis of the gaps in instruction generalization.