論文の概要: Large Language Models as Planning Domain Generators

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.06650v1
• Date: Tue, 2 Apr 2024 19:39:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-01 10:40:42.709345
• Title: Large Language Models as Planning Domain Generators
• Title（参考訳）: プランニングドメインジェネレータとしての大規模言語モデル
• Authors: James Oswald, Kavitha Srinivas, Harsha Kokel, Junkyu Lee, Michael Katz, Shirin Sohrabi,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、単純なテキスト記述から計画的なドメインモデルを生成するために使用できる。 LLMは、自然言語記述から正しい計画領域を生成するのに適度な習熟度を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.61328475841776
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Developing domain models is one of the few remaining places that require manual human labor in AI planning. Thus, in order to make planning more accessible, it is desirable to automate the process of domain model generation. To this end, we investigate if large language models (LLMs) can be used to generate planning domain models from simple textual descriptions. Specifically, we introduce a framework for automated evaluation of LLM-generated domains by comparing the sets of plans for domain instances. Finally, we perform an empirical analysis of 7 large language models, including coding and chat models across 9 different planning domains, and under three classes of natural language domain descriptions. Our results indicate that LLMs, particularly those with high parameter counts, exhibit a moderate level of proficiency in generating correct planning domains from natural language descriptions. Our code is available at https://github.com/IBM/NL2PDDL.
• Abstract（参考訳）: ドメインモデルの開発は、AI計画において人手作業を必要とする数少ない場所の1つである。 したがって、プランニングをより使いやすくするためには、ドメインモデル生成のプロセスを自動化することが望ましい。 そこで本研究では,大規模言語モデル(LLM)を用いて,簡単なテキスト記述から計画的ドメインモデルを生成する方法について検討する。 具体的には、LLM生成ドメインの自動評価のためのフレームワークについて、ドメインインスタンスの計画セットを比較して紹介する。 最後に,9つの計画領域にまたがるコーディングモデルとチャットモデル,および自然言語ドメイン記述の3つのクラスを含む,7つの大規模言語モデルの実証分析を行う。 以上の結果から,LLM,特に高いパラメータ数を持つものは,自然言語記述から適切な計画領域を生成するのに適度な習熟度を示した。 私たちのコードはhttps://github.com/IBM/NL2PDDLで公開されています。

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