論文の概要: SayCanPay: Heuristic Planning with Large Language Models using Learnable Domain Knowledge

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.12682v1
• Date: Thu, 24 Aug 2023 09:47:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-25 14:25:54.942968
• Title: SayCanPay: Heuristic Planning with Large Language Models using Learnable Domain Knowledge
• Title（参考訳）: SayCanPay: 学習可能なドメイン知識を用いた大規模言語モデルによるヒューリスティックプランニング
• Authors: Rishi Hazra, Pedro Zuidberg Dos Martires, Luc De Raedt
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、その膨大な「世界知識」により、優れた計画能力を示した。 しかし、近年の進歩にもかかわらず、実現可能な(手頃な)プランと費用対効果(プラン長)の両方のプランの獲得は依然として課題である。 これは、ドメイン知識(PDDLのようなアクションモデルで形式化された)と検索を使って実現可能な最適な計画を生成する計画手法とは対照的である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.024233628092167
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have demonstrated impressive planning abilities due to their vast "world knowledge". Yet, obtaining plans that are both feasible (grounded in affordances) and cost-effective (in plan length), remains a challenge, despite recent progress. This contrasts with heuristic planning methods that employ domain knowledge (formalized in action models such as PDDL) and heuristic search to generate feasible, optimal plans. Inspired by this, we propose to combine the power of LLMs and heuristic planning by leveraging the world knowledge of LLMs and the principles of heuristic search. Our approach, SayCanPay, employs LLMs to generate actions (Say) guided by learnable domain knowledge, that evaluates actions' feasibility (Can) and long-term reward/payoff (Pay), and heuristic search to select the best sequence of actions. Our contributions are (1) a novel framing of the LLM planning problem in the context of heuristic planning, (2) integrating grounding and cost-effective elements into the generated plans, and (3) using heuristic search over actions. Our extensive evaluations show that our model surpasses other LLM planning approaches.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、その膨大な「世界知識」のために、驚くべき計画能力を示した。 しかし,近年の進歩にもかかわらず,実現可能な(手頃な)プランと費用対効果(プラン長)の両面において,依然として課題である。 これは、ドメイン知識(pddlのような行動モデルで形式化された)とヒューリスティック探索を用いて実現可能な最適な計画を生成するヒューリスティックな計画手法とは対照的である。 そこで我々は, LLMの世界の知識とヒューリスティック検索の原理を活用することで, LLMの力とヒューリスティックプランニングを組み合わせることを提案する。 私たちのアプローチであるsaycanpayは、学習可能なドメイン知識に導かれたアクション(例えば)を生成するためにllmを使用し、アクションの実現可能性(can)と長期的な報酬/支払い(pay)を評価し、ヒューリスティックな検索によって最善のアクションを選択する。 本研究は,(1)ヒューリスティック・プランニングにおけるLCM計画問題の新たな枠組み,(2)グラウンドディングとコスト効率の要素を生成計画に統合すること,(3)ヒューリスティック・サーチ(ヒューリスティック・サーチ)を用いた提案である。 我々のモデルが他のLCM計画手法より優れていることを示す。

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