Domain-Specific Fine-Tuning of Large Language Models for Interactive Robot Programming
作者: Benjamin Alt, Urs Keßner, Aleksandar Taranovic, Darko Katic, Andreas Hermann, Rainer Jäkel, Gerhard Neumann
分类: cs.RO, cs.AI, cs.CL, cs.HC, cs.LG
发布日期: 2023-12-21 (更新: 2024-04-21)
备注: 5 pages, 1 figure, presented at the 2024 European Robotics Forum in Rimini, Italy
💡 一句话要点
针对交互式机器人编程，提出一种基于领域特定微调的大语言模型方法
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 机器人编程 大语言模型 领域特定微调 自然语言交互 工业机器人
📋 核心要点
- 工业机器人编程复杂，依赖专家，缺乏易用性高的自然语言交互方式。
- 利用大语言模型，通过领域特定数据进行微调，构建自然语言机器人编程助手。
- 研究在数据和计算资源受限的情况下，如何有效进行领域特定微调，提升机器人编程效率。
📝 摘要（中文）
工业机器人的应用领域日益广泛，但机器人编程仍然主要由编程专家完成。本文提出了一种基于自然语言的助手，用于高级工业机器人应用的编程，并研究了在有限的数据和计算资源下，对基础模型进行领域特定微调的策略。
🔬 方法详解
问题定义：现有工业机器人编程主要依赖于专业人员，编程过程复杂且耗时。缺乏一种易于使用、基于自然语言的交互方式，使得非专业人员难以进行机器人编程，限制了工业机器人的应用范围。现有方法难以在有限的数据和计算资源下，有效地将大语言模型应用于机器人编程领域。
核心思路：本文的核心思路是利用大语言模型强大的自然语言理解和生成能力，通过领域特定的数据对模型进行微调，使其能够理解用户的自然语言指令，并将其转化为机器人可以执行的程序代码。这种方法旨在降低机器人编程的门槛，使得非专业人员也能够通过自然语言与机器人进行交互。
技术框架：该方法的技术框架主要包括以下几个阶段：1) 数据收集与准备：收集机器人编程相关的领域特定数据，例如机器人指令、程序代码、操作手册等。2) 模型选择与预训练：选择一个合适的预训练大语言模型作为基础模型。3) 领域特定微调：使用收集到的领域特定数据对基础模型进行微调，使其适应机器人编程任务。4) 自然语言指令解析与代码生成：将用户的自然语言指令输入到微调后的模型中，模型解析指令并生成相应的机器人程序代码。5) 代码执行与验证：将生成的代码在机器人上执行，并验证其正确性和有效性。
关键创新：本文的关键创新在于探索了在有限数据和计算资源下，如何有效地对大语言模型进行领域特定微调，使其能够应用于工业机器人编程。该方法通过领域特定数据的微调，显著提升了大语言模型在机器人编程任务上的性能，降低了对大量标注数据的依赖。
关键设计：具体的微调策略和参数设置未知，论文可能涉及了特定的损失函数设计，以优化模型在机器人编程任务上的表现。网络结构方面，可能采用了Transformer架构，并针对机器人编程任务进行了调整。由于摘要信息有限，具体的技术细节未知。
📊 实验亮点
摘要中未提供具体的实验结果和性能数据，因此无法总结实验亮点。但该研究探索了在有限资源下微调大语言模型用于机器人编程的可行性，具有一定的实际意义。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于工业自动化、智能制造等领域，实现机器人编程的自然语言交互，降低编程门槛，提高生产效率。未来可扩展到更复杂的机器人任务，例如人机协作、自主导航等，促进机器人技术的普及和应用。
📄 摘要（原文）
Industrial robots are applied in a widening range of industries, but robot programming mostly remains a task limited to programming experts. We propose a natural language-based assistant for programming of advanced, industrial robotic applications and investigate strategies for domain-specific fine-tuning of foundation models with limited data and compute.