論文の概要: Understanding the Capabilities of Large Language Models for Automated Planning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.16151v1
• Date: Thu, 25 May 2023 15:21:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-26 14:18:26.233633
• Title: Understanding the Capabilities of Large Language Models for Automated Planning
• Title（参考訳）: 自動計画のための大規模言語モデルの能力理解
• Authors: Vishal Pallagani and Bharath Muppasani and Keerthiram Murugesan and Francesca Rossi and Biplav Srivastava and Lior Horesh and Francesco Fabiano and Andrea Loreggia
• Abstract要約: この研究は、複雑な計画問題の解決におけるLLMの能力に光を当てようとしている。 この文脈で LLM を使用するための最も効果的なアプローチに関する洞察を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.37599752610625
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Automated planning is concerned with developing efficient algorithms to generate plans or sequences of actions to achieve a specific goal in a given environment. Emerging Large Language Models (LLMs) can answer questions, write high-quality programming code, and predict protein folding, showcasing their versatility in solving various tasks beyond language-based problems. In this paper, we aim to explore how LLMs can also be used for automated planning. To do so, we seek to answer four key questions. Firstly, we want to understand the extent to which LLMs can be used for plan generation. Secondly, we aim to identify which pre-training data is most effective in facilitating plan generation. Thirdly, we investigate whether fine-tuning or prompting is a more effective approach for plan generation. Finally, we explore whether LLMs are capable of plan generalization. By answering these questions, the study seeks to shed light on the capabilities of LLMs in solving complex planning problems and provide insights into the most effective approaches for using LLMs in this context.
• Abstract（参考訳）: 自動計画は、特定の環境で特定の目標を達成するための計画や一連の行動を生成する効率的なアルゴリズムを開発することに関心がある。 Emerging Large Language Models (LLMs)は、質問に答え、高品質なプログラミングコードを書き、タンパク質の折り畳みを予測することができ、言語ベースの問題を超えた様々なタスクを解くための汎用性を示している。 本稿では,LLMが自動計画にどのように使用できるかを検討することを目的とする。 そのために4つの重要な質問に答える。 まず、LLMが計画生成にどの程度使えるかを理解したい。 第2に,計画作成に最も有効な事前学習データを特定することを目的とする。 第3に、細調整とプロンプトが計画生成に有効なアプローチであるかどうかを検討する。 最後に, LLM が計画一般化が可能かどうかを考察する。 これらの質問に答えることで、複雑な計画問題の解決におけるLLMの能力を明らかにし、この文脈でLLMを使用する上で最も効果的なアプローチについての洞察を提供する。

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