論文の概要: Open Grounded Planning: Challenges and Benchmark Construction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.02903v1
• Date: Wed, 5 Jun 2024 03:46:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-06 22:05:49.129564
• Title: Open Grounded Planning: Challenges and Benchmark Construction
• Title（参考訳）: オープングランドプランニング - 課題とベンチマーク構築
• Authors: Shiguang Guo, Ziliang Deng, Hongyu Lin, Yaojie Lu, Xianpei Han, Le Sun,
• Abstract要約: 我々は,新たな計画課題--オープン・グランド・プランニングを提案する。 オープングランドプランニングの主な目的は、可変アクションセットに基づいて実行可能なプランを生成するようモデルに求めることである。 そして、現在最先端のLLMを5つの計画手法とともにテストし、既存のLLMとメソッドが、オープンドメインの基盤となる計画によってもたらされる課題を解決するのに依然として苦労していることを明らかにした。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.86307213996181
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: The emergence of large language models (LLMs) has increasingly drawn attention to the use of LLMs for human-like planning. Existing work on LLM-based planning either focuses on leveraging the inherent language generation capabilities of LLMs to produce free-style plans, or employs reinforcement learning approaches to learn decision-making for a limited set of actions within restricted environments. However, both approaches exhibit significant discrepancies from the open and executable requirements in real-world planning. In this paper, we propose a new planning task--open grounded planning. The primary objective of open grounded planning is to ask the model to generate an executable plan based on a variable action set, thereby ensuring the executability of the produced plan. To this end, we establishes a benchmark for open grounded planning spanning a wide range of domains. Then we test current state-of-the-art LLMs along with five planning approaches, revealing that existing LLMs and methods still struggle to address the challenges posed by grounded planning in open domains. The outcomes of this paper define and establish a foundational dataset for open grounded planning, and shed light on the potential challenges and future directions of LLM-based planning.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の出現は、人間のような計画にLLMを使うことに注目が集まっている。 LLMベースの計画に関する既存の研究は、LLMの言語生成能力を活用してフリースタイルの計画を作成するか、あるいは制限された環境内での限られた行動に対する意思決定を学習するために強化学習アプローチを採用するかに焦点を当てている。 しかし、どちらの手法も、実世界の計画において、オープンかつ実行可能な要件とはかなりの相違が見られる。 本稿では,新しい計画課題であるオープングランドプランニングを提案する。 オープングランドプランニングの主な目的は、モデルに可変アクションセットに基づいて実行可能なプランを生成するように要求することであり、それによって生成されたプランの実行可能性を確保することである。 この目的のために、幅広い領域にまたがるオープングランドプランニングのベンチマークを確立する。 そして、現在最先端のLLMを5つの計画手法とともにテストし、既存のLLMとメソッドが、オープンドメインの基盤となる計画によってもたらされる課題を解決するのに依然として苦労していることを明らかにした。 本研究の結果は,オープングラウンドプランニングの基盤となるデータセットを定義し,LLMプランニングの潜在的な課題と今後の方向性を明らかにした。

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