論文の概要: Translating Natural Language to Planning Goals with Large-Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.05128v1
• Date: Fri, 10 Feb 2023 09:17:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-13 16:11:03.830205
• Title: Translating Natural Language to Planning Goals with Large-Language Models
• Title（参考訳）: 自然言語を大規模言語モデルで計画目標に翻訳する
• Authors: Yaqi Xie, Chen Yu, Tongyao Zhu, Jinbin Bai, Ze Gong, Harold Soh
• Abstract要約: 近年の大規模言語モデル(LLM)は,様々な自然言語処理(NLP)タスクにおいて顕著な性能を示した。 我々の中心的な問題は、LLMが自然言語で指定された目標を構造化された計画言語に翻訳できるかどうかである。 GPT 3.5 変種に対する実験結果から,LCM は計画よりも翻訳に適していることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.738395237639136
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent large language models (LLMs) have demonstrated remarkable performance on a variety of natural language processing (NLP) tasks, leading to intense excitement about their applicability across various domains. Unfortunately, recent work has also shown that LLMs are unable to perform accurate reasoning nor solve planning problems, which may limit their usefulness for robotics-related tasks. In this work, our central question is whether LLMs are able to translate goals specified in natural language to a structured planning language. If so, LLM can act as a natural interface between the planner and human users; the translated goal can be handed to domain-independent AI planners that are very effective at planning. Our empirical results on GPT 3.5 variants show that LLMs are much better suited towards translation rather than planning. We find that LLMs are able to leverage commonsense knowledge and reasoning to furnish missing details from under-specified goals (as is often the case in natural language). However, our experiments also reveal that LLMs can fail to generate goals in tasks that involve numerical or physical (e.g., spatial) reasoning, and that LLMs are sensitive to the prompts used. As such, these models are promising for translation to structured planning languages, but care should be taken in their use.
• Abstract（参考訳）: 最近の大規模言語モデル(llm)は、様々な自然言語処理(nlp)タスクにおいて顕著な性能を示しており、様々なドメインにまたがる適用性に強い興奮をもたらした。 残念なことに、最近の研究により、LSMは正確な推論や計画上の問題の解決ができず、ロボット関連タスクに対する有用性を制限できないことが示されている。 本研究では,LLMが自然言語で指定された目標を構造化された計画言語に翻訳できるかどうかを考察する。 もしそうなら、LLMはプランナーと人間のユーザーの間の自然なインターフェースとして機能し、翻訳されたゴールは、計画に非常に効果的なドメインに依存しないAIプランナーに渡される。 GPT 3.5 変種に対する実験結果から,LCM は計画よりも翻訳に適していることが示された。 LLMはコモンセンスの知識と推論を利用して、未指定の目標(しばしば自然言語の場合のように)から不足した詳細を抽出することができる。 しかし、我々の実験は、LLMが数値的または物理的推論(例えば空間的推論)を含むタスクの目標を達成できず、LLMが使用するプロンプトに敏感であることも明らかにした。 このように、これらのモデルは構造化された計画言語への翻訳を約束するが、その使用には注意が必要である。

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