論文の概要: Can LLMs plan paths with extra hints from solvers?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.05045v1
• Date: Mon, 7 Oct 2024 14:00:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-02 00:38:19.131282
• Title: Can LLMs plan paths with extra hints from solvers?
• Title（参考訳）: LLMは解決者からのヒントを付加して経路を計画できるか?
• Authors: Erik Wu, Sayan Mitra,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、自然言語処理、数学的問題解決、プログラム合成に関連するタスクにおいて顕著な能力を示している。 本稿では,従来のロボット計画課題の解決において,解法生成フィードバックを統合することでLCM性能を向上させる手法について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.874944508343474
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have shown remarkable capabilities in natural language processing, mathematical problem solving, and tasks related to program synthesis. However, their effectiveness in long-term planning and higher-order reasoning has been noted to be limited and fragile. This paper explores an approach for enhancing LLM performance in solving a classical robotic planning task by integrating solver-generated feedback. We explore four different strategies for providing feedback, including visual feedback, we utilize fine-tuning, and we evaluate the performance of three different LLMs across a 10 standard and 100 more randomly generated planning problems. Our results suggest that the solver-generated feedback improves the LLM's ability to solve the moderately difficult problems, but the harder problems still remain out of reach. The study provides detailed analysis of the effects of the different hinting strategies and the different planning tendencies of the evaluated LLMs.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、自然言語処理、数学的問題解決、プログラム合成に関連するタスクにおいて顕著な能力を示している。 しかしながら、長期計画や高次推論におけるそれらの効果は限定的で脆弱であることが指摘されている。 本稿では,従来のロボット計画課題の解決において,解法生成フィードバックを統合することでLCM性能を向上させる手法について検討する。 視覚的フィードバックを含むフィードバックを提供するための4つの異なる戦略について検討し、微調整を利用し、10の標準と100以上のランダムに生成された計画問題の3つの異なるLCMの性能を評価する。 以上の結果から, 解答器が生成したフィードバックは, LLMの適度な難解な問題を解く能力を向上させるが, 難解な問題はまだ到達できないことが示唆された。 この研究は、異なるヒント戦略の効果と評価されたLSMの異なる計画傾向を詳細に分析する。

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