自动驾驶中大语言模型决策方法的评估

论文“Evaluation of Large Language Models for Decision Making in Autonomous Driving“，来自日本Turing电动汽车公司。已经提出了在自动驾驶中利用大语言模型（LLM）的各种方法。将LLM用于自动驾驶的一种策略包括将周围目标作为文本提示输入LLM，以及它们的坐标和速度信息，然后输出车辆的后续运动。在将LLM用于此类目的时，空间识别和规划等功能至关重要。特别是，需要两种基本能力：（1）空间-觉察决策，即从坐标信息中识别空间并做出避撞决策的能力；（2）遵守交通规则的能力。然而，还没有对不同类LLM如何准确地处理这些问题进行定量研究。这项研究在自动驾驶的背景下定量评估了LLM这两种能力。此外，为了对在实际车辆中实现这些能力的可行性进行概念验证（POC），为此作者开发了一个使用LLM驾驶车辆的系统。最近，有许多研究用LLM进行自动驾驶[10，7 ………………………………