論文の概要: Cognitive Map for Language Models: Optimal Planning via Verbally Representing the World Model
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.15275v1
- Date: Fri, 21 Jun 2024 16:10:05 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-24 13:03:22.948106
- Title: Cognitive Map for Language Models: Optimal Planning via Verbally Representing the World Model
- Title（参考訳）: 言語モデルのための認知地図:世界モデルを垂直に表現する最適な計画法
- Authors: Doyoung Kim, Jongwon Lee, Jinho Park, Minjoon Seo,
- Abstract要約: 本稿では,与えられた環境の認知地図を構築可能な言語モデルの最適計画能力について検討する。
実験の結果,認知地図は最適な計画生成能力と到達可能な計画生成能力の両方の性能を大幅に向上させることが示された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.5268320198854
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Language models have demonstrated impressive capabilities across various natural language processing tasks, yet they struggle with planning tasks requiring multi-step simulations. Inspired by human cognitive processes, this paper investigates the optimal planning power of language models that can construct a cognitive map of a given environment. Our experiments demonstrate that cognitive map significantly enhances the performance of both optimal and reachable planning generation ability in the Gridworld path planning task. We observe that our method showcases two key characteristics similar to human cognition: \textbf{generalization of its planning ability to extrapolated environments and rapid adaptation with limited training data.} We hope our findings in the Gridworld task provide insights into modeling human cognitive processes in language models, potentially leading to the development of more advanced and robust systems that better resemble human cognition.
- Abstract（参考訳）: 言語モデルは、様々な自然言語処理タスクにおいて印象的な能力を示してきたが、多段階シミュレーションを必要とする計画タスクには苦労している。
本稿では,人間の認知過程に触発されて,与えられた環境の認知マップを構築することができる言語モデルの最適計画能力について検討する。
本実験は,Gridworldパス計画タスクにおいて,認知マップが最適かつ到達可能な計画生成能力の両方の性能を著しく向上することを示す。
本稿では,人間の認知に類似した2つの重要な特徴として,環境外挿における計画能力の一般化と,限られたトレーニングデータによる迅速な適応を示す。
言語モデルにおける人間の認知プロセスのモデル化に関する洞察を提供するGridworldタスクにおける私たちの発見が、人間の認知によく似た、より高度で堅牢なシステムの開発につながることを願っています。
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