論文の概要: LLM-SAP: Large Language Models Situational Awareness Based Planning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.16127v5
• Date: Sun, 16 Jun 2024 16:00:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-19 07:14:24.101579
• Title: LLM-SAP: Large Language Models Situational Awareness Based Planning
• Title（参考訳）: LLM-SAP:大規模言語モデルと状況認識に基づく計画
• Authors: Liman Wang, Hanyang Zhong,
• Abstract要約: 我々は、潜在的なリスクを予測し、積極的に軽減する方法論を開発するために、マルチエージェント推論フレームワークを使用します。 提案手法は,人間中心のインタラクションの複雑さを計画プロセスに組み込むことによって,従来のオートマトン理論から分岐する。
• 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 study explores integrating large language models (LLMs) with situational awareness-based planning (SAP) to enhance the decision-making capabilities of AI agents in dynamic and uncertain environments. We employ a multi-agent reasoning framework to develop a methodology that anticipates and actively mitigates potential risks through iterative feedback and evaluation processes. Our approach diverges from traditional automata theory by incorporating the complexity of human-centric interactions into the planning process, thereby expanding the planning scope of LLMs beyond structured and predictable scenarios. The results demonstrate significant improvements in the model's ability to provide comparative safe actions within hazard interactions, offering a perspective on proactive and reactive planning strategies. This research highlights the potential of LLMs to perform human-like action planning, thereby paving the way for more sophisticated, reliable, and safe AI systems in unpredictable real-world applications.
• Abstract（参考訳）: 本研究では、大規模言語モデル(LLM)と状況認識に基づく計画(SAP)を統合することにより、動的かつ不確実な環境におけるAIエージェントの意思決定能力を高めることを検討する。 我々は、反復的なフィードバックと評価プロセスを通じて潜在的なリスクを予測し、積極的に軽減する方法論を開発するために、マルチエージェント推論フレームワークを採用している。 提案手法は,人間中心のインタラクションの複雑さを計画プロセスに組み込むことで,従来のオートマトン理論から分岐し,LLMの計画範囲を構造化・予測可能なシナリオを超えて拡大する。 その結果、モデルがハザード相互作用の中で比較的安全なアクションを提供する能力を大幅に改善し、積極的かつリアクティブな計画戦略の視点を提供した。 この研究は、人間のような行動計画を実行するLLMの可能性を強調し、予測不可能な現実世界のアプリケーションにおいて、より洗練され、信頼性があり、安全なAIシステムを実現する。

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