論文の概要: A Framework for Neurosymbolic Robot Action Planning using Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.00438v2
• Date: Tue, 5 Dec 2023 12:51:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-06 20:17:32.763371
• Title: A Framework for Neurosymbolic Robot Action Planning using Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルを用いたニューロシンボリックロボット行動計画のためのフレームワーク
• Authors: Alessio Capitanelli and Fulvio Mastrogiovanni
• Abstract要約: シンボリックタスク計画と機械学習アプローチのギャップを埋める枠組みを提案する。 我々は、大規模言語モデル(LLM)を計画ドメイン定義言語(PDDL)と互換性のあるニューロシンボリックタスクプランナーに訓練する。 選択されたドメインにおける予備的な結果から, (i) テストデータセットの95.5%の問題を1000個のサンプルで解決し, (ii) 従来のシンボルプランナーよりも最大13.5%短いプランを作成し, (iii) 計画の可利用性の平均待ち時間を61.4%まで削減する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.603351032105088
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Symbolic task planning is a widely used approach to enforce robot autonomy due to its ease of understanding and deployment. However, symbolic task planning is difficult to scale in real-world when frequent re-planning is needed, for example, due to human-robot interactions or unforeseen events. Plan length and planning time can hinder the robot's efficiency and negatively affect the overall human-robot interaction's fluency. We present a framework, Teriyaki, designed to bridge the gap between symbolic task planning and machine learning approaches, by training Large Language Models (LLMs), namely GPT-3, into neurosymbolic task planners compatible with the Planning Domain Definition Language (PDDL). Potential benefits include: (i) better scalability in so far as the planning domain complexity increases, since LLMs' response time linearly scales with the combined length of the input and the output, instead of super-linearly as in the case of symbolic task planners, and (ii) the ability to synthesize a plan action-by-action instead of end-to-end, and to make each action available for execution as soon as it is generated, which in turn enables concurrent planning and execution. In the past year, significant efforts have been devoted by the research community to evaluate the overall cognitive abilities of LLMs, with alternate successes. Instead, with Teriyaki we aim to providing an overall planning performance comparable to traditional planners in specific planning domains, while leveraging LLMs capabilities in other metrics which are used to build a look-ahead predictive planning model. Preliminary results in selected domains show that our method can: (i) solve 95.5% of problems in a test data set of 1000 samples; (ii) produce plans up to 13.5% shorter than a traditional symbolic planner; (iii) reduce average overall waiting times for a plan availability by up to 61.4%.
• Abstract（参考訳）: シンボリックタスクプランニング(symbolive task planning)は、ロボットの自律性を実現するために広く使われているアプローチである。 しかし、例えば人間とロボットの相互作用や予期せぬ出来事のために、頻繁な再計画が必要な場合、象徴的なタスクプランニングは現実世界でスケールすることが困難である。 計画の長さと計画時間はロボットの効率を阻害し、人間とロボットの相互作用の流速に悪影響を及ぼす。 本稿では,大規模言語モデル (LLM) を,計画領域定義言語 (PDDL) と互換性のあるニューロシンボリックタスクプランナーに訓練することにより,記号的タスク計画と機械学習アプローチのギャップを埋めるためのフレームワークであるテリヤキを提案する。 潜在的な利点は i) LLMの応答時間は、シンボリックタスクプランナーのように超直線ではなく、入力と出力の組合せで線形にスケールするため、計画領域の複雑さが増大するほどスケーラビリティが向上する。 (ii) エンド・ツー・エンドではなくプラン・アクション・バイ・アクションを合成し、各アクションが生成されたらすぐに実行できるようにし、同時に計画と実行を可能にします。 過去1年間、研究コミュニティはllmの全体的な認知能力を評価することに多大な努力を捧げてきた。 その代わり、teriyakiでは、特定の計画領域における従来のプランナーに匹敵する全体的なプランニングパフォーマンスを提供し、ルックアヘッド予測計画モデルを構築するために使用される他のメトリクスでllms機能を活用します。 選択されたドメインにおける予備的な結果は、我々のメソッドが可能であることを示す。 (i)1000サンプルの試験データセットにおいて95.5%の問題を解決する。 (ii) 従来の象徴的プランナーよりも最大13.5%短いプランを生産する。 (iii)計画提供の待ち時間の平均を61.4%削減する。

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