Fugu-MT 論文翻訳(概要): AutoPlanBench: Automatically generating benchmarks for LLM planners from PDDL

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AutoPDL: Automatic Prompt Optimization for LLM Agents [1.715270928578365]
本稿では,適切なプロンプトエージェント構成を見つけるための自動アプローチであるAutoPDLを提案する。本稿では,PDLプロンプト言語を実装したライブラリを紹介する。我々は、一貫性のある精度向上(9.5pm17.5$%ポイント)を68.9ppまで示し、選択されたプロンプト戦略がモデルやタスクによって異なることを明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (2025-04-06T05:30:10Z)
LLM-AutoDiff: Auto-Differentiate Any LLM Workflow [58.56731133392544]
自動プロンプト工学(APE)のための新しいフレームワーク LLM-AutoDiff について紹介する。 LLMs-AutoDiffは、各テキスト入力をトレーニング可能なパラメータとして扱い、フリーズした後方エンジンを使用して、テキスト勾配に対するフィードバック・アキンを生成する。精度とトレーニングコストの両方において、既存のテキスト勾配ベースラインを一貫して上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (2025-01-28T03:18:48Z)
Leveraging Environment Interaction for Automated PDDL Translation and Planning with Large Language Models [7.3238629831871735]
大規模言語モデル(LLM)は、様々な自然言語タスクにおいて顕著な性能を示している。潜在的な解決策として、計画ドメイン定義言語(PDDL)へのプランニングの問題が提案されている。 LLMと環境フィードバックを利用してPDDLドメインと問題記述ファイルを自動生成する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-07-17T19:50:51Z)
Q*: Improving Multi-step Reasoning for LLMs with Deliberative Planning [53.6472920229013]
大規模言語モデル(LLM)は多くの自然言語タスクにおいて印象的な能力を示している。 LLMは多段階推論を行う際にエラー、幻覚、矛盾する文を生成する傾向がある。本稿では,LLMの復号化過程を検討計画で導くためのフレームワークであるQ*を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-06-20T13:08:09Z)
Exploring and Benchmarking the Planning Capabilities of Large Language Models [57.23454975238014]
この研究は、大規模言語モデル(LLM)の計画能力を改善するための基礎を築いた。我々は、古典的な計画ベンチマークと自然言語シナリオの両方を含む包括的なベンチマークスイートを構築した。本研究は,LLM計画の強化を目的としたマルチショットインコンテキスト学習について検討し,文脈長の増大と計画性能の向上の関係について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-06-18T22:57:06Z)
NATURAL PLAN: Benchmarking LLMs on Natural Language Planning [109.73382347588417]
本稿では,3つのタスク – トリップ計画,ミーティング計画,カレンダースケジューリング – を含む,自然言語の現実的な計画ベンチマークであるNATURAL PLANを紹介する。我々は、Google Flights、Google Maps、Google Calendarなどのツールからの出力を、モデルに対するコンテキストとして提供することによって、タスクに関する完全な情報を備えたLCMの計画能力に焦点をあてる。
論文参考訳（メタデータ） (2024-06-06T21:27:35Z)
NL2Plan: Robust LLM-Driven Planning from Minimal Text Descriptions [8.004470925893957]
ドメインに依存しない初めてのオフラインLCM駆動計画システムであるNL2Planを提案する。我々はNL2Planを4つの計画領域で評価し、15のタスクのうち10を解くことを発見した。エンド・ツー・エンドモードでのNL2Planの使用に加えて、ユーザは中間結果の検査と修正が可能である。
論文参考訳（メタデータ） (2024-05-07T11:27:13Z)
Beyond Natural Language: LLMs Leveraging Alternative Formats for Enhanced Reasoning and Communication [79.79948834910579]
自然言語(NL)は長年、人間の認知とコミュニケーションの主要なフォーマットであった。本研究では,異なる文脈における非NLフォーマットの有用性を検討することで,NLのデフォルト利用に挑戦する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-02-28T16:07:54Z)
On the Roles of LLMs in Planning: Embedding LLMs into Planning Graphs [12.326862964753694]
市販の計画フレームワークにおける大規模言語モデル(LLM)の計画能力について考察する。 LLMを2段階の計画グラフに組み込んだ新しいLLMベースの計画フレームワークを提案する。様々な計画領域において提案手法の有効性を実証的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (2024-02-18T15:53:32Z)
TIC: Translate-Infer-Compile for accurate "text to plan" using LLMs and Logical Representations [0.0]
本研究では,自然言語計画タスク要求の計画作成の問題について検討する。本手法は,LLMを用いて自然言語タスク記述の解釈可能な中間表現を生成する。中間表現のみを出力するためにLLMを用いると、LLMの誤差が大幅に減少する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-02-09T18:39:13Z)
Self-Play Fine-Tuning Converts Weak Language Models to Strong Language Models [52.98743860365194]
本稿では,SPIN(Self-Play fIne-tuNing)と呼ばれるファインチューニング手法を提案する。 SPINの中心には自己再生機構があり、LLMは自身のインスタンスと対戦することでその能力を洗練させる。このことは、自己プレイの約束に光を当て、熟練した相手を必要とせずに、LSMにおける人間レベルのパフォーマンスの達成を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (2024-01-02T18:53:13Z)
LLM-Assist: Enhancing Closed-Loop Planning with Language-Based Reasoning [65.86754998249224]
従来のルールベースプランナとLCMベースのプランナを併用した,新しいハイブリッドプランナを開発した。当社のアプローチでは,既存のプランナが苦労する複雑なシナリオをナビゲートし,合理的なアウトプットを生成すると同時に,ルールベースのアプローチと連携して作業する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-12-30T02:53:45Z)
AdaPlanner: Adaptive Planning from Feedback with Language Models [56.367020818139665]
大規模言語モデル(LLM)は、最近、シーケンシャルな意思決定タスクの自律的エージェントとして機能する可能性を実証している。本研究では,LLMエージェントが環境フィードバックに応じて自己生成計画を適応的に改善することのできるクローズドループアプローチであるAdaPlannerを提案する。幻覚を緩和するために,様々なタスク,環境,エージェント機能にまたがる計画生成を容易にするコードスタイルのLCMプロンプト構造を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (2023-05-26T05:52:27Z)
AutoPlan: Automatic Planning of Interactive Decision-Making Tasks With Large Language Models [11.895111124804503]
AutoPlanは、LCMベースのエージェントをガイドして、対話的な意思決定タスクを実現するアプローチである。実験の結果,AutoPlanはベースラインと同等の成功率を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (2023-05-24T11:52:23Z)
Leveraging Pre-trained Large Language Models to Construct and Utilize World Models for Model-based Task Planning [39.29964085305846]
事前訓練済みの大規模言語モデルをプランナーとして直接使用する方法は、計画の正確性に限界があるため、現在は実用的ではない。本研究では,ドメイン定義言語(PDDL)の計画において,明示的な世界(ドメイン)モデルを構築し,ドメインに依存しないプランナで計画する新たなパラダイムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-05-24T08:59:15Z)
Learning to Plan with Natural Language [111.76828049344839]
大規模言語モデル(LLM)は、様々な基本自然言語タスクにおいて顕著な性能を示している。複雑なタスクを完了するためには、ステップごとに特定のソリューションを生成するためにLCMをガイドするタスクの計画が必要です。本研究では,(1)第1学習課題計画フェーズにおいて,LCMが学習エラーフィードバックから導出するように促した新たなステップバイステップのソリューションと行動指示を用いてタスク計画を反復的に更新する,という2つの段階を含む学習計画手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-04-20T17:09:12Z)
Guiding Large Language Models via Directional Stimulus Prompting [114.84930073977672]
我々は,特定の所望の出力に対して,ブラックボックス大言語モデル(LLM)を導くための新しいフレームワークであるDirectional Stimulus Promptingを紹介する。 LLMを直接調整するのではなく、小さな調整可能なポリシーモデルを用いて各入力インスタンスに対して補助的な指向性刺激プロンプトを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-02-22T17:44:15Z)

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