国際会議IE2024@スロベニアで研究発表
国際会議IE2024で3件の研究発表、 Best Short Paper Award 受賞
研究発表 受賞
国際会議 · 2024
Generating Human Daily Activities with LLM for Smart Home Simulator Agents
Abstract
This paper presents a novel approach to smart home simulation by integrating Large Language Models (LLMs) for generating human daily schedules and activities of smart home simulator agents. The use of LLMs aims to reduce the complexity of user settings and increase the variety and generality of generated activities. This study explores the potential of LLMs to simulate human-like activity-generating by exploiting their experiential knowledge and adaptability. In addition, this paper discusses fine-tuning techniques for LLMs to optimize their performance within a simulator. By utilizing LoRA and task-specific fine-tuning datasets, while maintaining the ability to generate proper activities, we achieve as much as 4.3% performance improvement about the number of queries. Overall, the integration of LLMs into smart home simulators offers promising opportunities for enhancing the intelligence and adaptability of virtual agents in smart home environments.
解説
本研究は、大規模言語モデル(LLM: Large Language Model)を用いて、スマートホーム環境における居住者の人間的意思決定や日常行動をシミュレーションする手法を提案しています。近年、デジタルツインやエージェントベース・モデリング(ABM)が社会実装に向けて注目を集めていますが、既存のエージェントは行動様式が単純化されがちで、実際の人間の多様性を十分に再現できない課題がありました。本研究では、LLMを活用し、より人間中心型かつ柔軟な意思決定プロセスを模倣するアプローチを検討しています。
発表論文
- 米倉晴紀, 田中福治, 水本旭洋, 山口弘純. (2023). スマートホームシミュレータにおける大規模言語モデルを用いた生活行動の自動生成に関する検討. 研究報告モバイルコンピューティングと新社会システム (MBL), 2023(28), 1-8. https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/228980
- H. Yonekura, F. Tanaka, T. Mizumoto and H. Yamaguchi, "Generating Human Daily Activities with LLM for Smart Home Simulator Agents," 2024 International Conference on Intelligent Environments (IE), Ljubljana, Slovenia, 2024, pp. 93-96, https://ieeexplore.ieee.org/document/10599909
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