LLM IK

大きな言語モデルで逆運動学を解く

このリポジトリは、単一の「エンドエフェクター」を備えた運動学的チェーンの大規模な言語モデル（LLMS）によって生成される逆運動学ソリューションを生成およびテストするためのものです。

特徴

• URDFファイルをロードできます。
• チャットベースとAPIベースのLLMの両方をサポートします。
• 5つのモードで解くことができます。
  • 通常：チェーンを直接解決しようとします。
  • 拡張：電流よりも小さいチェーン1つのリンクの既存のソリューションを拡張しようとします。
  • ダイナミック：既に解決されたサブチェーンのソリューションの基礎を付けようとします。
  • 累積：動的に似ていますが、可能なすべての解決されたサブチェーンを渡します。
  • 転送：ポジションのみのソルバーからの位置と方向ソルバーのソリューションの基礎を付けようとします。
• より高価なモデルがより安価なモデルのソリューションから拡張または動的に構築できるモデルインヒーティング。

設定

1. 推奨：仮想環境python3 -m venv .venvを作成します。
   • 仮想環境をアクティブにします。
     • Windows： .venvScriptsactivate.bat 。
     • Linux： .venvScriptsactivate.ps1 。
     • Mac： source .venv/bin/activate 。
2. すべての要件をpip install -r requirements.txtをインストールします。txt。
3. 独自の実験を行う場合は、 RobotsまたはModelsを除きProvidersこのプロジェクトのすべてのフォルダーを削除することをお勧めします。
4. ルートディレクトリに、 Robotsという名前のフォルダーがあることを確認し、内部で使用するロボットのURDFファイルを配置します。
5. ルートディレクトリに、 Modelsという名前のフォルダーがあることを確認し、モデルセクションで詳細に内部で使用するすべてのLLM仕様ファイルを配置します。
6. オプション：これらの手順は、OpenAI API互換APIを使用する場合にのみ適用されます。
   • ルートディレクトリに、 Providersという名前のフォルダーがあることを確認し、プロバイダーセクションで詳細に内部で使用したいOpenAI API互換の仕様ファイルを配置します。
   • ルートディレクトリに、 Keysという名前のフォルダーがあることを確認し、 ProvidersフォルダーのOpenAI API互換仕様ファイルと同じ名前の.txtファイルを作成し、それぞれに適切なAPIキーを貼り付けます。
7. 使用法セクションで概説されているパラメーターを使用してllm_ik実行します。
8. ルートディレクトリのResultsフォルダーの結果を表示します。

モデル

• モデルは、ルートディレクトリのModelsフォルダーの.txtファイルで指定されています。
• ファイルの名前は、結果に表示されるものです。
• ファイルの各行はファイルに関する情報を表し、API以外のモデルには最初の行のみが必要です。

形式

1. モデルが推論モデルであるかどうかの場合、 TrueまたはFalseで指定され、デフォルトでFalseに指定されます。推論モデルではない場合、プロンプトには、「ステップごとに考えて、すべての作業を示す」というステートメントが含まれます。それ以外の場合、これは省略されています。これは、推論がすでにこのようなプロセスを内部で行っているためです。
2. モデルの「プロバイダー」の名前は、 Providersフォルダーから使用するOpenAI API互換仕様ファイル（ .txt拡張機能なし）の名前です。これらのファイル自体を構成する方法については、プロバイダーセクションを参照してください。
3. このモデルのトークンごとの入力コスト。不特定の場合、このモデルは他のAPIモデルで継承することはできません。
4. このモデルのトークンごとの出力コスト。不特定の場合、このモデルは他のAPIモデルで継承することはできません。
5. このモデルがOpenAI APIを介して関数呼び出しをサポートしている場合、 TrueまたはFalseで指定され、プロバイダーが機能をサポートするかどうかをデフォルトします。これは、OpenRouterなどの一部のプロバイダーが関数呼び出しをサポートするため有用ですが、提供するすべてのモデルも同様に行うわけではないため、モデルごとのオーバーライドを実行するオプションが得られます。ただし、プロバイダーが関数呼び出しをサポートせず、これがTrueに設定されている場合、プロバイダーの構成はこれをFalseにオーバーライドするため、これは機能呼び出しを無効にするためにのみ使用できます。これがFalseの場合、追加の詳細がプロンプトに追加されるため、モデルはopenai API関数だけでなく、メソッドを呼び出すことができ、代わりに通常のメッセージ応答が解析されます。
6. このモデルに使用するAPI名。省略すると、ファイル名（ .txt拡張子なし）が使用されます。

プロバイダー

• OpenAI API互換プロバイダーは、ルートディレクトリのProvidersフォルダーの.txtファイルで指定されています。

形式

1. プロバイダーのAPIエンドポイント。
2. このモデルが、 TrueまたはFalseで指定され、デフォルトでFalseに指定されたOpenai APIを介して関数呼び出しをサポートする場合。プロバイダーがメソッドをサポートしているが、モデルのセクションで説明されているようにモデルをサポートしている場合、これはそのモデルのみでFalseに上書きされます。

使用法

議論

• -rまたは--robots robots-ロボットの名前。デフォルトは、 RobotsフォルダーにすべてのロボットURDFファイルをロードするものではNone 。
• -mまたは--max実行する最大チェーン長。デフォルトは0になります。つまり、制限はありません。
• -oまたは--orientation位置に加えてオリエンテーションを解決したい場合。デフォルトはTrueです。
• -tまたは--types実行する最高の解決型。デフォルトはTransferれます。つまり、すべてが実行されます。
• -fまたは--feedbacks - フィードバックを与えるための最大回数。デフォルトは5です。
• -eまたは--examplesフィードバックで与える例の数。デフォルトは10です。
• -aまたは--training - トレーニングサンプルの数。デフォルトは1000です。
• -vまたは--evaluating評価サンプルの数。デフォルトは1000です。
• -sまたは--seedサンプル生成シード。デフォルトは42です。
• -dまたは--distance許容距離エラー。デフォルトは0.001です。
• -nまたは--angle許容角誤差。デフォルトは0.001です。
• -cまたは - --cwd作業ディレクトリ。デフォルトは、現在の作業ディレクトリを取得するものではNone 。
• -lまたは--logging - ロギングレベル。デフォルトはINFOになります。
• -wまたは--wait API呼び出しの間に待つ時間。デフォルトは1秒です。
• -uまたは - --run -flag- API実行を有効にします。
• -bまたは--bypass -フラグ- API実行の確認をバイパスします。

手動チャット

• LLMと手動でチャットする場合は、実行後、ロボット、モデル、解決策を検索するまで、 Interactionsフォルダーを調べてください。
• 最後のX-Prompt.txt 、 X-Feedback.txt 、 X-Forward.txt 、またはX-Test.txtチャットインターフェイスにコピーし、 Xが数字である応答を待ちます。
  • コードだけでなく、応答全体をコピーします。プログラムは、応答から抽出するためのPythonコードブロックを探します。そのため、このコードを手動で抽出すると、プログラムはそれを認識しません。
• 応答が受信されたら、 X-Response.txtという名前のテキストファイルを作成します。ここで、 Xチャット履歴の次の番号であり、プログラムを再度実行します。前のステップを繰り返し、 X-Done.txtという名前のファイルがXが数字で表示されるまで繰り返します。