Bài báo này trình bày tiềm năng tận dụng khả năng suy luận vật lý của các mô hình ngôn ngữ quy mô lớn (LLM) cho tương tác giữa người và robot (HRI) trong các tình huống cứu trợ thiên tai. Để giải quyết những hạn chế về quy mô của các LLM quy mô lớn hiện có, chúng tôi đề xuất một tập dữ liệu và quy trình để tạo ra mô hình Đại lý Giải mã Lệnh và Suy luận Trường (FRIDA). Kết hợp kiến thức của các chuyên gia trong lĩnh vực và các nhà ngôn ngữ học, chúng tôi tạo ra các lời nhắc chất lượng cao, ít lần lặp lại, sau đó được sử dụng để tinh chỉnh một mô hình nhỏ, được điều chỉnh theo lệnh bằng dữ liệu tổng hợp. Chúng tôi chứng minh bằng thực nghiệm rằng một mô hình FRIDA được đào tạo hoàn toàn trên dữ liệu trạng thái vật lý và dữ liệu đặc trưng của đối tượng vượt trội hơn các mô hình được đào tạo hoàn toàn trên dữ liệu tổng hợp và các mô hình cơ sở, chứng minh khả năng truyền tải ý thức vật lý thông thường với lượng dữ liệu tối thiểu.
