大型语言模型是日常活动的零样 recognition器
人工智能
2025-03-24 v3 计算与语言
信号处理
摘要
传感器基于日常活动（ADLs）的识别在智能家居环境中 enables 了多个应用，涵盖能源管理、安全、福祉和医疗等领域。ADLs 识别通常基于深度学习方法，需要大量数据进行训练。最近的研究表明，大型语言模型（LLM）有效地捕捉了关于人类活动的常识知识。然而，LLM 在智能家居环境中进行 ADLs 识别的效果仍值得进一步调查。本文提出了 ADL-LLM，一个新型的基于 LLM 的 ADLs 识别系统。ADLLLM 将原始传感器数据转换为文本表示，并由 LLM 处理以实现零样本 ADLs 识别。此外，在小量标记数据可用的情况下，ADL-LLM 还可以通过 few-shot 提示进行增强。我们在两个公开数据集上对 ADL-LLM 进行了评估，显示其在该领域具有有效性。
引用
@article{arxiv.2407.01238,
title = {Large Language Models are Zero-Shot Recognizers for Activities of Daily Living},
author = {Gabriele Civitarese and Michele Fiori and Priyankar Choudhary and Claudio Bettini},
journal= {arXiv preprint arXiv:2407.01238},
year = {2025}
}
备注
Paper accepted for publication in the ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology (TIST) journal