Beyond Text: Utilizing Vocal Cues to Improve Decision Making in LLMs for Robot Navigation Tasks
作者: Xingpeng Sun, Haoming Meng, Souradip Chakraborty, Amrit Singh Bedi, Aniket Bera
分类: cs.AI, cs.RO
发布日期: 2024-02-05 (更新: 2024-11-11)
备注: 30 pages, 7 figures
期刊: Transactions on Machine Learning Research 2024
💡 一句话要点
提出Beyond Text方法以改善机器人导航中的决策能力
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 大型语言模型 社交导航 音频特征 情感分析 人机交互 对抗性攻击 多模态融合
📋 核心要点
- 现有的LLMs在处理社交导航中的口头指令时，往往无法有效理解其细微差别，导致信任度下降。
- 本文提出Beyond Text方法，通过结合音频转录和情感特征，提升LLM在机器人导航中的决策能力。
- 实验结果表明，该方法在成功率上达到了70.26%，显著优于现有模型，并增强了对抗性攻击的鲁棒性。
📝 摘要（中文）
尽管大型语言模型（LLMs）在处理文本方面表现出色，但在社交导航等场景中，它们对口头指令的细微差别理解不足，导致信任度下降。为了解决这一问题，本文提出了一种名为Beyond Text的方法，旨在通过整合音频转录及其副特征（如情感）来提升LLM的决策能力。实验结果显示，该方法在决策成功率上达到了70.26%，比现有LLMs提升了22.16%至48.30%，并在抵御对抗性攻击方面表现出更高的鲁棒性，成功率下降幅度比仅使用文本的模型低22.44%。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决LLMs在社交导航场景中对口头指令理解不足的问题，现有方法主要依赖文本，无法有效捕捉语音中的情感和语调等信息。
核心思路：通过Beyond Text方法，结合音频转录和情感特征，提升LLM的决策能力，使其能够更好地理解和响应人类的口头指令。
技术框架：该方法的整体架构包括音频输入的转录模块、情感特征提取模块和决策生成模块，形成一个多模态融合的决策系统。
关键创新：最重要的创新在于将音频的副特征（如情感）与文本信息结合，显著提升了模型在复杂社交场景中的表现，与传统文本模型相比，能够更好地理解语境。
关键设计：在模型设计中，采用了特定的损失函数来优化情感特征的融合，同时调整了网络结构以适应多模态输入，确保信息的有效整合。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，Beyond Text方法在决策成功率上达到了70.26%，相比于现有的gemini-1.5-pro和gpt-3.5模型，提升幅度分别为22.16%和48.30%。此外，该方法在抵御对抗性攻击方面表现出更高的鲁棒性，成功率下降幅度比文本模型低22.44%。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括社交机器人、智能助手和人机交互系统等。通过提升机器人对口头指令的理解能力，能够增强用户体验和信任度，推动机器人在复杂环境中的应用。未来，该方法可能在教育、医疗和服务行业等多个领域产生深远影响。
📄 摘要（原文）
While LLMs excel in processing text in these human conversations, they struggle with the nuances of verbal instructions in scenarios like social navigation, where ambiguity and uncertainty can erode trust in robotic and other AI systems. We can address this shortcoming by moving beyond text and additionally focusing on the paralinguistic features of these audio responses. These features are the aspects of spoken communication that do not involve the literal wording (lexical content) but convey meaning and nuance through how something is said. We present Beyond Text: an approach that improves LLM decision-making by integrating audio transcription along with a subsection of these features, which focus on the affect and more relevant in human-robot conversations.This approach not only achieves a 70.26% winning rate, outperforming existing LLMs by 22.16% to 48.30% (gemini-1.5-pro and gpt-3.5 respectively), but also enhances robustness against token manipulation adversarial attacks, highlighted by a 22.44% less decrease ratio than the text-only language model in winning rate. Beyond Text' marks an advancement in social robot navigation and broader Human-Robot interactions, seamlessly integrating text-based guidance with human-audio-informed language models.