論文の概要: Planetarium: A Rigorous Benchmark for Translating Text to Structured Planning Languages

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.03321v2
• Date: Mon, 10 Feb 2025 19:05:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-12 14:05:21.442928
• Title: Planetarium: A Rigorous Benchmark for Translating Text to Structured Planning Languages
• Title（参考訳）: Planetarium: 構造化計画言語へのテキスト翻訳のための厳格なベンチマーク
• Authors: Max Zuo, Francisco Piedrahita Velez, Xiaochen Li, Michael L. Littman, Stephen H. Bach,
• Abstract要約: 計画タスクの自然言語記述からPDDLコードを生成する言語モデルの性能を評価するためのベンチマークである textitPlanetarium を紹介する。 textitPlanetariumは、生成したPDDLの正しさを柔軟に評価する新しいPDDL同値アルゴリズムと、145,918のテキスト-PDDLペアのデータセットを備える。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.62336315814875
• License:
• Abstract: Recent works have explored using language models for planning problems. One approach examines translating natural language descriptions of planning tasks into structured planning languages, such as the planning domain definition language (PDDL). Existing evaluation methods struggle to ensure semantic correctness and rely on simple or unrealistic datasets. To bridge this gap, we introduce \textit{Planetarium}, a benchmark designed to evaluate language models' ability to generate PDDL code from natural language descriptions of planning tasks. \textit{Planetarium} features a novel PDDL equivalence algorithm that flexibly evaluates the correctness of generated PDDL, along with a dataset of 145,918 text-to-PDDL pairs across 73 unique state combinations with varying levels of difficulty. Finally, we evaluate several API-access and open-weight language models that reveal this task's complexity. For example, 96.1\% of the PDDL problem descriptions generated by GPT-4o are syntactically parseable, 94.4\% are solvable, but only 24.8\% are semantically correct, highlighting the need for a more rigorous benchmark for this problem.
• Abstract（参考訳）: 近年,計画問題に対する言語モデルの利用が検討されている。 あるアプローチでは、計画タスクの自然言語記述を、計画ドメイン定義言語(PDDL)などの構造化計画言語に翻訳する。 既存の評価手法は意味的正確性を確保するのに苦労し、単純なデータセットや非現実的なデータセットに依存している。 このギャップを埋めるために、計画タスクの自然言語記述からPDDLコードを生成する言語モデルの能力を評価するために設計されたベンチマークである「textit{Planetarium}」を導入する。 \textit{Planetarium} は、生成したPDDLの正しさを柔軟に評価する新しいPDDL同値アルゴリズムと、73の異なる状態の組み合わせにまたがる145,918のテキスト-PDDLペアのデータセットを備える。 最後に、このタスクの複雑さを明らかにするために、いくつかのAPIアクセスおよびオープンウェイト言語モデルを評価する。 例えば、GPT-4oによって生成されたPDDL問題記述の96.1\%は構文解析可能であり、94.4\%は解決可能であるが、意味論的に正しいのは24.8\%のみであり、この問題に対するより厳密なベンチマークの必要性を強調している。

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