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大型語言模型作為人機互動的零樣本人類模型


核心概念
大型語言模型可以有效地作為人類模型,在人機互動中達到與專門設計的模型相當的性能,但仍存在一些局限性,需要與其他模型結合以更好地捕捉人類行為。
摘要

本文探討了使用大型語言模型(LLM)作為人機互動(HRI)中的人類模型的可行性。作者首先在三個社交數據集上評估了LLM的性能,發現LLM在零樣本情況下可以達到與專門設計的模型相當的預測性能。然而,進一步分析也發現LLM在需要空間/物理/數字推理的HRI任務上表現較差,並且對提示的結構敏感。

基於這些發現,作者展示了如何將基於LLM的人類模型集成到機器人的規劃過程中,並應用於兩個關注信任的HRI場景。在模擬的桌面清理任務中,使用LLM模型的規劃器可以達到與專門設計的模型相當的性能。在一個新的餐具傳遞實驗中,初步結果表明,使用LLM模型的規劃器可以優於簡單的貪婪規劃。

總的來說,這項研究表明LLM提供了一種有前景但不完整的人類建模方法。LLM可以有效地捕捉任務級別的人類行為,但在涉及空間和物理推理的情況下仍有局限性。未來的工作可能需要將LLM與其他"低層"模型相結合,以更好地捕捉人類行為的各個方面。

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統計資料
人類在MANNERS-DB數據集中對機器人行為的社交適當性評分的平均一致性為73.6%。 在Trust-Transfer數據集中,參與者的初始信任和最終信任之間的平均差異為0.158。 在SocialIQA數據集中,人類註釋者的平均一致性為68.4%。
引述
"LLM可以有效地作為任務級別的人類模型,但在涉及空間和物理推理的情況下仍有局限性。未來的工作可能需要將LLM與其他'低層'模型相結合,以更好地捕捉人類行為的各個方面。"

從以下內容提煉的關鍵洞見

by Bowen Zhang,... arxiv.org 10-03-2024

https://arxiv.org/pdf/2303.03548.pdf
Large Language Models as Zero-Shot Human Models for Human-Robot Interaction

深入探究

如何設計提示以更好地利用LLM的能力,同時減少其局限性?

設計有效的提示是提升大型語言模型(LLM)性能的關鍵。首先,提示應該清晰且具體,避免模糊的語言,這樣可以減少模型對於語境的誤解。其次,使用結構化的提示格式,例如多選題或李克特量表問題,可以幫助模型更好地理解所需的輸出類型。此外,考慮到LLM對於提示語法的敏感性,設計時應保持一致性,並避免使用過於複雜的句子結構。最後,進行多次實驗以調整提示的內容和格式,並根據模型的反應進行優化,這樣可以進一步提高模型在特定任務上的表現。

除了空間和物理推理,LLM在哪些方面可能無法有效地捕捉人類行為?

除了空間和物理推理外,LLM在捕捉人類行為方面的其他局限性包括情感理解和社會情境的複雜性。LLM可能無法準確識別和解釋人類的情感狀態,因為這需要對非語言線索和情境背景的深刻理解。此外,LLM在處理涉及文化差異或社會規範的行為時也可能表現不佳,因為這些行為往往依賴於特定的社會背景和人際互動的微妙差異。最後,LLM在推理和預測人類的長期行為模式方面也可能存在挑戰,因為這需要對人類心理和行為的深層次理解。

如何將基於LLM的人類模型與其他類型的人類模型(如基於理論的模型)相結合,以實現更全面的人類建模?

將基於LLM的人類模型與其他類型的人類模型(如基於理論的模型)相結合,可以通過多層次的建模策略來實現。首先,可以利用LLM的強大語言理解能力來捕捉高層次的社會行為和情感狀態,並將這些輸出作為基於理論模型的輸入,從而增強模型的預測能力。其次,基於理論的模型可以提供對人類行為的結構性理解,這有助於填補LLM在空間和物理推理方面的不足。最後,通過融合這兩種模型的優勢,可以創建一個更全面的系統,能夠在複雜的社會互動中更準確地預測和理解人類行為,從而提升人機互動的效果。
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