Exploring and Improving the Spatial Reasoning Abilities of Large Language Models

📄 arXiv: 2312.01054v1 📥 PDF

作者: Manasi Sharma

分类: cs.RO, cs.AI, cs.CL

发布日期: 2023-12-02

备注: Published in NeurIPS 2023 Workshop on Instruction Tuning and Instruction Following

💡 一句话要点

探索并提升大语言模型在机器人轨迹数据上的空间推理能力

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

关键词: 大语言模型 空间推理 机器人轨迹 提示工程 CALVIN基线

📋 核心要点

  1. 现有大语言模型在数值轨迹数据的空间推理能力不足，尤其是在机器人任务中。
  2. 提出一种基于前缀的提示机制，引导LLM更好地理解和处理空间信息。
  3. 实验表明，该方法在3D轨迹数据和SpartQA任务上均有显著提升，最高达33%。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）是强大的序列建模工具，具有内在的通用模式识别能力。然而，它们更广泛的空间推理能力，特别是应用于数值轨迹数据时，仍未得到充分探索。本文研究了ChatGPT-3.5、ChatGPT-4和Llama 2 7B模型在处理来自CALVIN基线的3D机器人轨迹数据以及相关任务（包括2D方向和形状标记）时的即时性能。此外，我们引入了一种新颖的基于前缀的提示机制，该机制在3D轨迹数据上产生了33%的改进，并且在SpartQA任务上比零样本提示提高了高达10%（其他提示类型也有所增益）。对3D轨迹数据的实验为了解LLM如何处理数值和空间信息提供了一个有趣的视角，从而为识别未来增强的目标领域奠定了坚实的基础。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLMs）在处理3D机器人轨迹数据时，空间推理能力不足的问题。现有方法，如零样本提示，无法充分利用LLMs的潜在能力，导致在轨迹理解和相关任务上的表现不佳。痛点在于LLMs难以有效提取和利用轨迹数据中的空间信息。

核心思路：论文的核心思路是利用前缀提示（prefix-based prompting）来引导LLMs更好地理解和处理空间信息。通过在输入中添加特定的前缀，可以向LLMs提供关于轨迹数据结构和任务目标的额外上下文，从而提高其推理能力。这种方法旨在弥合LLMs的通用模式识别能力与特定空间推理任务之间的差距。

技术框架：整体框架包括以下几个阶段：1) 数据准备：使用CALVIN基线的3D机器人轨迹数据，以及相关的2D方向和形状标记任务。2) 模型选择：选择ChatGPT-3.5、ChatGPT-4和Llama 2 7B等LLMs进行实验。3) 提示工程：设计不同的提示策略，包括零样本提示和基于前缀的提示。4) 评估：使用相关指标评估LLMs在不同提示策略下的性能。

关键创新：最重要的技术创新点在于提出了基于前缀的提示机制。与传统的零样本提示相比，该方法通过提供额外的上下文信息，显著提高了LLMs在空间推理任务上的性能。这种方法的本质区别在于，它不是简单地将轨迹数据输入LLMs，而是通过精心设计的提示来引导LLMs进行推理。

关键设计：关键设计在于前缀提示的具体内容。论文中设计了多种前缀，旨在提供关于轨迹数据结构、任务目标和期望输出格式的信息。例如，前缀可以包含任务描述、输入格式示例和输出格式要求。具体参数设置和网络结构取决于所使用的LLM，论文主要关注提示策略的设计，而非模型结构的修改。

📊 实验亮点

实验结果表明，提出的基于前缀的提示机制在3D轨迹数据上取得了显著的性能提升，达到了33%。此外，在SpartQA任务上，该方法也比零样本提示提高了高达10%。这些结果表明，通过有效的提示工程，可以显著提升LLM在空间推理任务上的能力，使其更好地应用于实际场景。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于机器人控制、自动驾驶、虚拟现实等领域。通过提升LLM的空间推理能力，可以使机器人更好地理解和执行复杂任务，提高自动驾驶系统的环境感知能力，并增强虚拟现实环境的交互性。未来，该方法有望应用于更广泛的需要空间理解和推理的场景。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) represent formidable tools for sequence modeling, boasting an innate capacity for general pattern recognition. Nevertheless, their broader spatial reasoning capabilities, especially applied to numerical trajectory data, remain insufficiently explored. In this paper, we investigate the out-of-the-box performance of ChatGPT-3.5, ChatGPT-4 and Llama 2 7B models when confronted with 3D robotic trajectory data from the CALVIN baseline and associated tasks, including 2D directional and shape labeling. Additionally, we introduce a novel prefix-based prompting mechanism, which yields a 33% improvement on the 3D trajectory data and an increase of up to 10% on SpartQA tasks over zero-shot prompting (with gains for other prompting types as well). The experimentation with 3D trajectory data offers an intriguing glimpse into the manner in which LLMs engage with numerical and spatial information, thus laying a solid foundation for the identification of target areas for future enhancements.