LBAP: Improved Uncertainty Alignment of LLM Planners using Bayesian Inference

📄 arXiv: 2403.13198v3 📥 PDF

作者: James F. Mullen, Dinesh Manocha

分类: cs.RO

发布日期: 2024-03-19 (更新: 2025-06-17)

💡 一句话要点

提出LBAP以解决LLM规划中的不确定性对齐问题

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

关键词: 大型语言模型 贝叶斯推理 机器人规划 不确定性对齐 人机协作 智能机器人 决策优化

📋 核心要点

  1. 现有方法在使用大型语言模型时，常常导致机器人产生幻觉预测，影响执行效果。
  2. LBAP通过结合贝叶斯推理与现成的LLMs，优化了机器人规划中的不确定性对齐，减少了幻觉现象。
  3. 实验表明，LBAP在多种任务中显著提高了成功率，并减少了人类干预需求，相较于之前的方法有明显提升。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）在智能机器人中展现出许多理想特性，但也存在幻觉预测的问题，尤其在机器人领域，这可能导致机器人自信地执行与用户目标相悖的计划。本文提出LBAP，一种结合现成LLMs与贝叶斯推理的不确定性对齐方法，旨在减少幻觉和人类干预。研究发现，通过考虑场景基础和世界知识，贝叶斯推理能够更准确地校准机器人的信心度，从而减轻幻觉并更好地对齐LLM的信心度与成功概率。实验结果表明，LBAP显著提高了成功率，并减少了人类干预的需求。比如，在实际测试中，LBAP使人类帮助率降低超过33%，成功率达到70%。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大型语言模型在机器人规划中产生的幻觉预测问题，现有方法往往导致机器人自信地执行错误的计划，增加了人类干预的频率。

核心思路：LBAP的核心思路是利用贝叶斯推理来更准确地校准机器人的信心度，通过考虑场景基础和世界知识，从而减少幻觉现象并提高成功率。

技术框架：LBAP的整体架构包括数据输入模块、贝叶斯推理模块和决策输出模块。数据输入模块负责获取环境信息，贝叶斯推理模块用于计算信心度，决策输出模块则根据信心度生成执行计划。

关键创新：LBAP的主要创新在于将贝叶斯推理与LLMs结合，能够动态调整机器人的信心度，使其更符合实际成功概率。这一方法与传统的静态信心度评估方法有本质区别。

关键设计：在设计中，LBAP采用了特定的损失函数来优化信心度的校准，并使用了多层神经网络结构来处理复杂的环境信息，确保模型的泛化能力和准确性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

LBAP在实验中表现出色，成功率达到70%，同时人类帮助率较之前的方法降低超过33%。这一显著提升表明，LBAP在处理不确定性和减少幻觉方面具有明显优势，展现了其在实际应用中的有效性。

🎯 应用场景

LBAP的研究成果在智能机器人、自动化系统和人机协作等领域具有广泛的应用潜力。通过减少机器人在执行任务时的幻觉预测，该方法能够提升机器人在复杂环境中的自主决策能力，降低对人类干预的依赖，进而提高工作效率和安全性。未来，LBAP有望在服务机器人、工业自动化和智能家居等场景中发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) showcase many desirable traits for intelligent and helpful robots. However, they are also known to hallucinate predictions. This issue is exacerbated in robotics where LLM hallucinations may result in robots confidently executing plans that are contrary to user goals or relying more frequently on human assistance. In this work, we present LBAP, a novel approach for utilizing off-the-shelf LLMs, alongside Bayesian inference for uncertainty Alignment in robotic Planners that minimizes hallucinations and human intervention. Our key finding is that we can use Bayesian inference to more accurately calibrate a robots confidence measure through accounting for both scene grounding and world knowledge. This process allows us to mitigate hallucinations and better align the LLM's confidence measure with the probability of success. Through experiments in both simulation and the real world on tasks with a variety of ambiguities, we show that LBAP significantly increases success rate and decreases the amount of human intervention required relative to prior art. For example, in our real-world testing paradigm, LBAP decreases the human help rate of previous methods by over 33% at a success rate of 70%.