論文の概要: Plansformer: Generating Symbolic Plans using Transformers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.08681v1
• Date: Fri, 16 Dec 2022 19:06:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-20 17:05:46.320554
• Title: Plansformer: Generating Symbolic Plans using Transformers
• Title（参考訳）: Plansformer: トランスフォーマーを用いたシンボリックプランの生成
• Authors: Vishal Pallagani, Bharath Muppasani, Keerthiram Murugesan, Francesca Rossi, Lior Horesh, Biplav Srivastava, Francesco Fabiano, Andrea Loreggia
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、自然言語処理(NLP)分野を著しく進歩させ、活発な研究対象となっている。 プランフォーマーは計画上の問題に微調整され、知識工学の努力を減らし、正確さと長さの点で良好な行動で計画を生成することができる。 Plansformerの1つの構成では、97%の有効なプランが達成されます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.375997526106246
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have been the subject of active research, significantly advancing the field of Natural Language Processing (NLP). From BERT to BLOOM, LLMs have surpassed state-of-the-art results in various natural language tasks such as question answering, summarization, and text generation. Many ongoing efforts focus on understanding LLMs' capabilities, including their knowledge of the world, syntax, and semantics. However, extending the textual prowess of LLMs to symbolic reasoning has been slow and predominantly focused on tackling problems related to the mathematical field. In this paper, we explore the use of LLMs for automated planning - a branch of AI concerned with the realization of action sequences (plans) to achieve a goal, typically executed by intelligent agents, autonomous robots, and unmanned vehicles. We introduce Plansformer; an LLM fine-tuned on planning problems and capable of generating plans with favorable behavior in terms of correctness and length with reduced knowledge-engineering efforts. We also demonstrate the adaptability of Plansformer in solving different planning domains with varying complexities, owing to the transfer learning abilities of LLMs. For one configuration of Plansformer, we achieve ~97% valid plans, out of which ~95% are optimal for Towers of Hanoi - a puzzle-solving domain.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、自然言語処理(NLP)分野を著しく進歩させ、活発な研究対象となっている。 BERT から BLOOM まで、LLM は質問応答、要約、テキスト生成といった様々な自然言語タスクにおいて最先端の結果を上回ってきた。 進行中の多くの取り組みは、世界の知識、構文、セマンティクスなど、llmsの能力を理解することに焦点を当てている。 しかし、LLMの文章的長所を記号的推論に拡張することは遅く、主に数学の分野に関わる問題に取り組むことに焦点が当てられている。 本稿では,知的エージェントや自律ロボット,無人車両などによって実行される目標を達成するために,行動シーケンス(計画)の実現に関わるAIの分野である,自動計画のためのLLMの使用について検討する。 我々は,計画問題に微調整を施し,知識工学の努力を減らすことで,正しい行動と長さの観点で望ましい計画を生成することができるllmであるplansformerを紹介する。 また,LLMの伝達学習能力により,多種多様な複雑な計画領域を解く上で,Plansformerの適応性を示す。 planformerの1つの構成では、約97%の有効な計画を達成し、そのうち95%はパズル解決ドメインであるハノイの塔に最適である。

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