論文の概要: Can Large Language Models be Good Path Planners? A Benchmark and Investigation on Spatial-temporal Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.03249v3
• Date: Mon, 24 Feb 2025 00:58:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-25 15:48:35.227075
• Title: Can Large Language Models be Good Path Planners? A Benchmark and Investigation on Spatial-temporal Reasoning
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルは良いパスプランナーになれるか? : 時空間推論のベンチマークと検討
• Authors: Mohamed Aghzal, Erion Plaku, Ziyu Yao,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は幅広いタスクで顕著な成功を収めた。 我々は、$textbfP$ath $textbfP$lanning from $textbfN$atural $textbfL$anguageという新しいベンチマークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.461626534488117
• License:
• Abstract: Large language models (LLMs) have achieved remarkable success across a wide spectrum of tasks; however, they still face limitations in scenarios that demand long-term planning and spatial reasoning. To facilitate this line of research, in this work, we propose a new benchmark, termed $\textbf{P}$ath $\textbf{P}$lanning from $\textbf{N}$atural $\textbf{L}$anguage ($\textbf{PPNL}$). Our benchmark evaluates LLMs' spatial-temporal reasoning by formulating ''path planning'' tasks that require an LLM to navigate to target locations while avoiding obstacles and adhering to constraints. Leveraging this benchmark, we systematically investigate LLMs including GPT-4 via different few-shot prompting methodologies as well as BART and T5 of various sizes via fine-tuning. Our experimental results show the promise of few-shot GPT-4 in spatial reasoning, when it is prompted to reason and act interleavedly, although it still fails to perform long-term temporal reasoning. In contrast, while fine-tuned LLMs achieved impressive results on in-distribution reasoning tasks, they struggled to generalize to larger environments or environments with more obstacles.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は幅広いタスクで顕著な成功を収めてきたが、長期的な計画や空間的推論を必要とするシナリオでは制限に直面している。 この一連の研究を容易にするため、本研究では、$\textbf{P}$ath $\textbf{P}$lanning from $\textbf{N}$atural $\textbf{L}$anguage$\textbf{PPNL}$lanningという新しいベンチマークを提案する。 本ベンチマークでは, LLMの目標地点への移動に必要な「経路計画」タスクを定式化し, 障害物を回避し, 制約を順守することにより, LLMの時空間推論を評価する。 本ベンチマークを応用し, GPT-4 などの LLM と BART および T5 を微調整により系統的に検討した。 実験結果から,長期的時間的推論は行わないものの,空間的推論において数発のGPT-4が期待できることが示唆された。 対照的に、微調整されたLLMは、分散的推論タスクにおいて印象的な結果を得たが、より大きな環境やより障害のある環境への一般化に苦慮した。

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