論文の概要: Large Language Models Can Solve Real-World Planning Rigorously with Formal Verification Tools

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.11891v2
• Date: Tue, 15 Oct 2024 23:18:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-17 13:39:37.336819
• Title: Large Language Models Can Solve Real-World Planning Rigorously with Formal Verification Tools
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルでは,形式検証ツールで実世界の計画を厳格に解決できる
• Authors: Yilun Hao, Yongchao Chen, Yang Zhang, Chuchu Fan,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、複雑なマルチ制約計画問題に対して、直接的に正しい計画を生成するのに苦慮している。 制約付き満足度問題として複雑なマルチ制約計画問題を定式化し,解決する LLM ベースの計画フレームワークを提案する。 我々のフレームワークは、2つのデータセットから、平均81.6%と91.7%の満足できないクエリを修正および解決できることを示します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.875270710153021
• License:
• Abstract: Despite their recent advancements, Large Language Models (LLMs) still struggle to directly generate correct plans for complex multi-constraint planning problems, even with self-verification and self-critique. For example, a U.S. domestic travel planning benchmark TravelPlanner was proposed in Xie et al. (2024), where the best LLM OpenAI o1-preview can only find travel plans that satisfy user requirements with a 10% success rate given all needed information. In this work, we tackle this difficult problem by proposing an LLM-based planning framework that formalizes and solves complex multi-constraint planning problems as constrained satisfiability problems, which are further consumed by sound and complete satisfiability solvers. We start with TravelPlanner as the primary use case and achieve a success rate of 93.9%. We demonstrate our framework's robustness by showing its effectiveness in diverse paraphrased prompts. More importantly, our framework has strong zero-shot generalizability: It can successfully handle unseen constraints in a completely unseen international travel dataset we created, and it can even generalize well to new domains such as routing and task allocation problems in a zero-shot manner. Moreover, when user input queries are infeasible, our framework can identify the unsatisfiable core, provide failure reasons, and offers personalized modification suggestions to users according to diverse human preferences. We show that our framework can modify and solve for an average of 81.6% and 91.7% unsatisfiable queries from two datasets and prove with ablations that all key components of our framework are effective and necessary.
• Abstract（参考訳）: 最近の進歩にもかかわらず、Large Language Models (LLMs) は、自己検証や自己批判でさえも、複雑なマルチ制約計画問題の正しい計画を生成するのに苦慮している。 例えば、米国国内旅行計画ベンチマークTravelPlannerがXie et al (2024)で提案され、最高のLLM OpenAI o1-previewは、すべての必要な情報から10%の成功率でユーザー要求を満たす旅行計画を見つけることができる。 本研究では,LLMをベースとした複雑な多制約計画問題の定式化と解決を,音と完全満足度問題によってさらに消費される制約付き満足度問題として提案することで,この問題に対処する。 主要なユースケースはTravelPlannerから始まり、93.9%の成功率を達成した。 多様な言い換えのプロンプトでその有効性を示すことによって,フレームワークの堅牢性を実証する。 さらに重要なことは、当社のフレームワークは、ゼロショットの強い一般化性を持っています。これは、私たちが作成した完全に見えない国際旅行データセットにおいて、目に見えない制約をうまく処理することができ、ゼロショットの方法でルーティングやタスク割り当て問題といった新しいドメインにうまく一般化することができます。 さらに、ユーザ入力クエリが実現不可能な場合、我々のフレームワークは、不満足なコアを識別し、失敗理由を提供し、多様な人間の好みに応じてユーザーに対してパーソナライズされた修正提案を提供する。 我々のフレームワークは、2つのデータセットからの満足できないクエリを平均81.6%と91.7%で修正し、解決できることを示し、我々のフレームワークのすべての主要なコンポーネントが効果的で必要であることを示す。

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