論文の概要: LASP: Surveying the State-of-the-Art in Large Language Model-Assisted AI Planning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.01806v1
• Date: Tue, 3 Sep 2024 11:39:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-06 01:47:58.145357
• Title: LASP: Surveying the State-of-the-Art in Large Language Model-Assisted AI Planning
• Title（参考訳）: LASP:大規模言語モデル支援AI計画における現状調査
• Authors: Haoming Li, Zhaoliang Chen, Jonathan Zhang, Fei Liu,
• Abstract要約: この調査は、言語モデルで計画する際の既存の課題を強調することを目的としている。 実施環境、最適なスケジューリング、競争と協力のゲーム、タスクの分解、推論、計画といった重要な分野に焦点を当てている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.36760703426119
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Effective planning is essential for the success of any task, from organizing a vacation to routing autonomous vehicles and developing corporate strategies. It involves setting goals, formulating plans, and allocating resources to achieve them. LLMs are particularly well-suited for automated planning due to their strong capabilities in commonsense reasoning. They can deduce a sequence of actions needed to achieve a goal from a given state and identify an effective course of action. However, it is frequently observed that plans generated through direct prompting often fail upon execution. Our survey aims to highlight the existing challenges in planning with language models, focusing on key areas such as embodied environments, optimal scheduling, competitive and cooperative games, task decomposition, reasoning, and planning. Through this study, we explore how LLMs transform AI planning and provide unique insights into the future of LM-assisted planning.
• Abstract（参考訳）: 効果的プランニングは、休暇の編成から自動運転車のルーティング、企業戦略の開発に至るまで、あらゆるタスクの成功に不可欠である。 目標を設定し、計画を定式化し、リソースを割り当てて達成する。 LLMは特に、コモンセンス推論の強い能力のため、自動計画に適している。 与えられた状態からゴールを達成するのに必要な一連のアクションを推論し、効果的な行動経路を特定することができる。 しかし、直接的なプロンプトによって生成された計画は実行時に失敗することが多い。 本調査は, 実施環境, 最適スケジューリング, 競争・協調ゲーム, タスク分解, 推論, 計画といった重要な領域に焦点を当て, 言語モデルを用いた計画における既存の課題を明らかにすることを目的としている。 本研究では,LLMがAI計画をどのように変革し,LM支援計画の将来に対するユニークな洞察を提供するかを検討する。

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