一、研究背景
具身指令执行（Embodied Instruction Following, EIF）是指在一个特定的物理或虚拟环境中，使能自主代理（如机器人或虚拟代理）根据自然语言指令来执行复杂的任务。这种研究领域集中于探索自然语言理解与机器执行能力的结合，尤其是在模拟家庭或日常环境中，如何使代理能够执行如清理、排序或导航等多步骤任务。
传统的EIF方法通常依赖于大量的专家注释，包括详细的任务描述、步骤细分以及对执行环境的深入理解。这些注释通常是手动进行，不仅成本高昂，而且耗时且难以扩展到新的未标记的环境。例如，训练一个模型以在厨房环境中按指令操作需要大量的标注数据，描述厨房中的每个物品的位置和可能的交互动作。
随着大型语言模型（如GPT系列）的出现，它们在理解自然语言和推理方面的强大能力提供了新的解决方案。这些模型通过在大规模数据集上的预训练，能够展现出一定程度的常识推理能力，这为减少对专家注释依赖提供了可能。理论上，LLMs可以通过少量示例进行微调，以适应特定的任务需求。
二、当前难点
- 环境不确定性
环境不确定性是EIF中一个主要的挑战，因为执行任务的环境往往是动态变化的，并且代理可能无法完全观测到所有相关的环境信息。例如，一个机器人在家庭环境中导航时可能会遇到未知的障碍物或新的物体布局，这需要模型能够灵活适应并作出合理的动作决策。此外，环境中的噪声和视觉遮挡也会影响模型的性能，如何有效地从部分或不完整的信息中提取用于任务执行的关键信息，是当前研究的一个重点难题。
- 幻觉现象
幻觉现象是指LLMs在没有充分环境信息支持的情况下，可能会生成与实际环境不符合或完全错误的输出。这种现象常见于那些直接从文本生成响应的模型，因为它们可能依赖于在大量文本数据中学习到的、与当前任务环境不完全相关的知识。例如，模型可能指示机器人在厨房中找到一个不存在的物体，或者提供一个在当前环境下不可行的解决方案。这种输出不仅可能导致任务失败，还可能增加机器人操作的风险。
- 数据依赖性
传统的机器学习和深度学习模型通常需要大量的标注数据来进行训练，以达到良好的性能。然而，在EIF任务中获取大量高质量的标注数据是非常困难和成本高昂的，尤其是在需要模型理解和执行复杂多变任务的情况下。这种对数据的依赖性限制了模型的普适性和扩展性。因此，如何减少对大量训练数据的依赖，通过少量示例或无监督学习来提高模型的泛化能力，是当前研究中需要解决的关键问题。
三、技术方案
OPEx框架利用大型语言模型（LLMs）的能力，设计了一个结合观察者、规划者和执行者三个角色的技术方案，旨在提高具身指令执行（EIF）任务的效率和准确性。下面详细介绍这三个角色的功能及其相互作用：
- 观察者（Observer）
观察者的主要任务是实时收集和更新环境数据。这一角色通过大型语言模型处理来自代理的感知输入（如视觉或听觉信息），并将其转换为详细的自然语言描述。观察者不仅要准确描述当前环境状态，还需识别环境中的重要变化，这些信息将为规划者和执行者提供决策基础。在OPEx中，观察者使用零样本学习方法，意味着它能够在没有先前特定训练的情况下解释环境数据，这减少了对大量标注数据的依赖。
- 规划者（Planner）
规划者的角色是解析自然语言指令，并将其分解为可执行的子任务。这一过程依赖于LLMs的推理能力，使得规划者能够理解指令的深层含义并规划出一系列的操作步骤。规划者还负责处理任务分解过程中的逻辑和顺序，确保任务的执行顺序合理。在OPEx中，规划者利用链式思维（Chain of Thought）提示和GPT-4等技术，通过上下文学习增强其决策和推理的有效性。
- 执行者（Executor）
执行者根据规划者提供的计划和观察者的环境反馈来执行具体任务。这一角色具备动态响应环境变化的能力，能够利用预定义的技能库（例如导航、操控物体等技能）选择合适的行动策略。执行者在执行任务时，需要处理实时反馈，并可能需要重新规划以应对新的情况或挑战。OPEx框架中的执行者使用GPT-4生成的推理追踪和行动计划，这有助于它在不断变化的任务环境中做出准确的决策。
- 技术实现的优势
OPEx通过这三个相互协作的角色，显著提高了EIF任务的执行效率和适应性。在ALFRED基准测试中，OPEx展示了较基线模型FILM显著的性能提升，实现了更高的任务完成率，并大幅减少了对训练数据的需求。这种整合多个LLMs并专注于动态任务规划和执行的方法，为解决EIF中的环境不确定性和数据依赖性问题提供了有效的技术路径。
四、实验结果
参考文献
[1] Shi H, Sun Z, Yuan X, et al. OPEx: A Large Language Model-Powered Framework for Embodied Instruction Following[C]//Proceedings of the 23rd International Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems. 2024: 2465-2467.
标签：Language,OPEx,Instruction,环境,Large,任务,EIF,规划者,模型 From： https://blog.csdn.net/python_plus/article/details/139594193