論文の概要: Language Models can Infer Action Semantics for Classical Planners from Environment Feedback

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.02791v1
• Date: Tue, 4 Jun 2024 21:29:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-06 22:37:23.704937
• Title: Language Models can Infer Action Semantics for Classical Planners from Environment Feedback
• Title（参考訳）: 環境フィードバックから古典的プランナのアクションセマンティクスを推論できる言語モデル
• Authors: Wang Zhu, Ishika Singh, Robin Jia, Jesse Thomason,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、常識的知識と最小限のドメイン情報に基づく計画手順を直接推論するために使用することができる。 提案するPSALMは,古典的プランナーが部分的ドメイン知識を付与した完全部分計画に推論を利用する。 7つの環境について分析した結果,LLMをプランナとして,ルール予測器として使用することにより,環境実行手順や環境リセットをランダムな探索よりも低くすることができることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.03718733867297
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Classical planning approaches guarantee finding a set of actions that can achieve a given goal state when possible, but require an expert to specify logical action semantics that govern the dynamics of the environment. Researchers have shown that Large Language Models (LLMs) can be used to directly infer planning steps based on commonsense knowledge and minimal domain information alone, but such plans often fail on execution. We bring together the strengths of classical planning and LLM commonsense inference to perform domain induction, learning and validating action pre- and post-conditions based on closed-loop interactions with the environment itself. We propose PSALM, which leverages LLM inference to heuristically complete partial plans emitted by a classical planner given partial domain knowledge, as well as to infer the semantic rules of the domain in a logical language based on environment feedback after execution. Our analysis on 7 environments shows that with just one expert-curated example plans, using LLMs as heuristic planners and rule predictors achieves lower environment execution steps and environment resets than random exploration while simultaneously recovering the underlying ground truth action semantics of the domain.
• Abstract（参考訳）: 古典的な計画手法は、与えられた目標状態を達成するための一連のアクションを見つけることを保証するが、専門家は環境のダイナミクスを管理する論理的なアクションセマンティクスを特定する必要がある。 研究者は、Large Language Models (LLMs) が、常識知識と最小限のドメイン情報に基づいて計画手順を直接推論するために使用できることを示したが、そのような計画は実行時に失敗することが多い。 我々は,従来の計画手法とLLMコモンセンス推論の強みを組み合わせて,環境自体とのクローズドループ相互作用に基づくドメイン誘導,学習,行動前条件と後条件の検証を行う。 提案するPSALMは,古典的プランナーが部分的ドメイン知識を与えられたときのヒューリスティックな完全部分計画にLLM推論を活用するとともに,実行後の環境フィードバックに基づいて論理言語でドメインの意味的ルールを推論する。 7つの環境を解析したところ, LLMをヒューリスティックプランナーとして, ルール予測器として使用することにより, ランダム探索よりも環境実行ステップや環境リセットを低減し, 基礎となる領域の真理行動セマンティクスを復元する。

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