論文の概要: Formal-LLM: Integrating Formal Language and Natural Language for Controllable LLM-based Agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.00798v3
• Date: Tue, 18 Jun 2024 05:44:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-20 04:25:08.561943
• Title: Formal-LLM: Integrating Formal Language and Natural Language for Controllable LLM-based Agents
• Title（参考訳）: Formal-LLM:制御可能なLLMエージェントのための形式言語と自然言語の統合
• Authors: Zelong Li, Wenyue Hua, Hao Wang, He Zhu, Yongfeng Zhang,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)により、AIエージェントは複雑なタスクを解決するためのマルチステッププランを自動的に生成し実行することができる。 しかし、現在のLLMベースのエージェントは、しばしば無効または実行不可能な計画を生成する。 本稿では,自然言語の表現性と形式言語の精度を統合することで,LLMをベースとしたエージェントのための新しいフォーマルLLM'フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.53593677934238
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent advancements on Large Language Models (LLMs) enable AI Agents to automatically generate and execute multi-step plans to solve complex tasks. However, since LLM's content generation process is hardly controllable, current LLM-based agents frequently generate invalid or non-executable plans, which jeopardizes the performance of the generated plans and corrupts users' trust in LLM-based agents. In response, this paper proposes a novel ``Formal-LLM'' framework for LLM-based agents by integrating the expressiveness of natural language and the precision of formal language. Specifically, the framework allows human users to express their requirements or constraints for the planning process as an automaton. A stack-based LLM plan generation process is then conducted under the supervision of the automaton to ensure that the generated plan satisfies the constraints, making the planning process controllable. We conduct experiments on both benchmark tasks and practical real-life tasks, and our framework achieves over 50% overall performance increase, which validates the feasibility and effectiveness of employing Formal-LLM to guide the plan generation of agents, preventing the agents from generating invalid and unsuccessful plans. Further, more controllable LLM-based agents can facilitate the broader utilization of LLM in application scenarios where high validity of planning is essential. The work is open-sourced at https://github.com/agiresearch/Formal-LLM.
• Abstract（参考訳）: 近年のLarge Language Models(LLM)の進歩により、AI Agentsは複雑なタスクを解決するためのマルチステッププランを自動的に生成し実行できるようになる。 しかし、LCMのコンテンツ生成プロセスはほとんど制御できないため、現在のLCMベースのエージェントは、しばしば無効または非実行可能なプランを生成し、生成されたプランの性能を損なうとともに、LCMベースのエージェントに対するユーザの信頼を損なう。 そこで本稿では,自然言語の表現性と形式言語の精度を両立させることにより,LLMをベースとしたエージェントのための新しい"Formal-LLM'フレームワークを提案する。 具体的には、このフレームワークにより、人間のユーザは、計画プロセスの要件や制約をオートマトンとして表現することができる。 スタックベースのLCM計画生成プロセスは、自動制御の監督の下で実行され、生成した計画が制約を満たすことを保証し、計画プロセスの制御が可能である。 ベンチマークタスクと実運用タスクの両方で実験を行い、我々のフレームワークは50%以上の全体的なパフォーマンス向上を実現し、フォーマルLLMを用いてエージェントの計画生成を誘導し、エージェントが無効で失敗するのを防ぐことの実現可能性と有効性を検証する。 さらに、より制御可能なLCMベースのエージェントは、高い計画の有効性が不可欠であるアプリケーションシナリオにおいて、LCMのより広範な利用を促進することができる。 この成果はhttps://github.com/agiresearch/Formal-LLM.comで公開されている。

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