論文の概要: Large Language Model Situational Awareness Based Planning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.16127v2
• Date: Mon, 1 Jan 2024 04:33:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-02 20:26:13.483394
• Title: Large Language Model Situational Awareness Based Planning
• Title（参考訳）: 大規模言語モデル状況認識に基づく計画
• Authors: Liman Wang, Hanyang Zhong
• Abstract要約: この研究は、大規模言語モデルにおける状況認識に基づく創発的計画能力の評価の先駆者である。 i) 標準化された評価のための新しいベンチマークとメトリクス、(ii) 進捗を加速するためのユニークなデータセット、(iii) 状況に敏感な計画タスクにおいて計画性能を著しく向上させるマルチエージェントスキームの実証に寄与する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This work pioneers evaluating emergent planning capabilities based on situational awareness in large language models. We contribute (i) novel benchmarks and metrics for standardized assessment; (ii) a unique dataset to spur progress; and (iii) demonstrations that prompting and multi-agent schemes significantly enhance planning performance in context-sensitive planning tasks. Positioning this within a situated agent and automated planning research, we highlight inherent reliability challenges--efficiently mapping world states to actions without environmental guidance remains open despite simulated domain advances. Although out-of-scope, limitations around validation methodology and data availability indicate exciting directions, including fine-tuning on expanded planning corpora and optimizations for triggering fast latent planning. By conclusively demonstrating current methods' promise and limitations via rigorous comparison, we catalyze investigating reliable goal-directed reasoning for situated agents.
• Abstract（参考訳）: この研究は、大規模言語モデルにおける状況認識に基づく創発的計画能力の評価の先駆者である。 貢献します (i)標準化評価のための新しいベンチマーク及び指標 (ii)進行を促すユニークなデータセット、及び (iii)状況に敏感な計画作業において,複数エージェントスキームを促し,計画性能を著しく向上させるデモンストレーション。 位置決めされたエージェントと自動計画研究に配置し、ドメインの進歩をシミュレートしながらも、世界国家を環境誘導のない行動に効率的にマッピングする、固有の信頼性の課題を強調した。 スコープ外ではあるが、バリデーション方法論とデータ可用性に関する制限は、拡張計画コーパスの微調整や高速な潜在計画のトリガの最適化など、エキサイティングな方向性を示している。 厳密な比較による現在の手法の約束と限界を決定的に示すことで、位置付けられたエージェントに対する信頼できる目標指向の推論を触媒する。

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