Fugu-MT 論文翻訳(概要): Automating the Generation of Prompts for LLM-based Action Choice in PDDL Planning

論文の概要: Automating the Generation of Prompts for LLM-based Action Choice in PDDL Planning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.09830v3
Date: Mon, 06 Jan 2025 13:43:09 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-01-07 16:36:49.173492
Title: Automating the Generation of Prompts for LLM-based Action Choice in PDDL Planning
Title（参考訳）: PDDL計画におけるLCMに基づく行動選択のためのプロンプト生成の自動化
Authors: Katharina Stein, Daniel Fišer, Jörg Hoffmann, Alexander Koller,
Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、様々なNLPタスクに革命をもたらした。 LLMを利用してPDDL入力からNLプロンプトを自動的に生成する方法を示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 59.543858889996024
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Large language models (LLMs) have revolutionized a large variety of NLP tasks. An active debate is to what extent they can do reasoning and planning. Prior work has assessed the latter in the specific context of PDDL planning, based on manually converting three PDDL domains into natural language (NL) prompts. Here we automate this conversion step, showing how to leverage an LLM to automatically generate NL prompts from PDDL input. Our automatically generated NL prompts result in similar LLM-planning performance as the previous manually generated ones. Beyond this, the automation enables us to run much larger experiments, providing for the first time a broad evaluation of LLM planning performance in PDDL.
Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、様々なNLPタスクに革命をもたらした。活発な議論は、どのようにして推論と計画ができるかということだ。 3つのPDDLドメインを自然言語(NL)プロンプトに手作業で変換することで、PDDLプランニングの特定の文脈で後者を評価する。本稿では、この変換ステップを自動化し、LDMを利用してPDDL入力からNLプロンプトを自動的に生成する方法を示す。我々の自動生成NLは、以前の手動生成NLと同様のLCM計画性能を実現する。さらに,この自動化により,PDDLにおけるLCM計画性能の広範な評価を初めて行うことができる。

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