論文の概要: Planning in the Dark: LLM-Symbolic Planning Pipeline without Experts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.15915v1
• Date: Tue, 24 Sep 2024 09:33:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-26 08:01:40.806484
• Title: Planning in the Dark: LLM-Symbolic Planning Pipeline without Experts
• Title（参考訳）: 暗闇の中での計画 - 専門家のいないLLM-シンボリック計画パイプライン
• Authors: Sukai Huang, Nir Lipovetzky, Trevor Cohn,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、自然言語で記述された計画課題の解決において有望であるが、それらの直接的な使用はしばしば矛盾した推論と幻覚をもたらす。 本稿では,自然言語記述の多種多様な解釈を考慮し,複数の候補を生成するアクションスキーマライブラリを構築する手法を提案する。 実験の結果、パイプラインは直接LLM計画アプローチよりもプランニングが優れていることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.636688162807836
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have shown promise in solving natural language-described planning tasks, but their direct use often leads to inconsistent reasoning and hallucination. While hybrid LLM-symbolic planning pipelines have emerged as a more robust alternative, they typically require extensive expert intervention to refine and validate generated action schemas. It not only limits scalability but also introduces a potential for biased interpretation, as a single expert's interpretation of ambiguous natural language descriptions might not align with the user's actual intent. To address this, we propose a novel approach that constructs an action schema library to generate multiple candidates, accounting for the diverse possible interpretations of natural language descriptions. We further introduce a semantic validation and ranking module that automatically filter and rank the generated schemas and plans without expert-in-the-loop. The experiments showed our pipeline maintains superiority in planning over the direct LLM planning approach. These findings demonstrate the feasibility of a fully automated end-to-end LLM-symbolic planner that requires no expert intervention, opening up the possibility for a broader audience to engage with AI planning with less prerequisite of domain expertise.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、自然言語で記述された計画課題の解決において有望であるが、それらの直接的な使用はしばしば矛盾した推論と幻覚をもたらす。 LLM-シンボリックなハイブリッド計画パイプラインは、より堅牢な代替手段として登場したが、通常は生成されたアクションスキーマを洗練、検証するために広範囲な専門家の介入を必要とする。 スケーラビリティを制限するだけでなく、単一の専門家による曖昧な自然言語記述の解釈がユーザの実際の意図と一致しないため、バイアス付き解釈の可能性をもたらしている。 そこで本研究では,自然言語記述の多種多様な解釈を考慮し,複数の候補を生成するアクションスキーマライブラリを構築する手法を提案する。 さらに、生成したスキーマや計画を自動的にフィルタリングしてランク付けするセマンティック検証とランキングモジュールを導入します。 実験の結果、パイプラインは直接LLM計画手法よりもプランニングが優れていることが示された。 これらの知見は、専門家の介入を必要としない、完全に自動化されたエンドツーエンドのLLMシンボリックプランナの実現可能性を示し、より広範なオーディエンスのAI計画への参加を、ドメインの専門知識の必要を少なくする可能性を広げている。

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