論文の概要: Skill Learning Using Process Mining for Large Language Model Plan Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.12870v1
• Date: Mon, 14 Oct 2024 12:48:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-28 17:07:36.535164
• Title: Skill Learning Using Process Mining for Large Language Model Plan Generation
• Title（参考訳）: 大規模言語モデル作成のためのプロセスマイニングを用いたスキル学習
• Authors: Andrei Cosmin Redis, Mohammadreza Fani Sani, Bahram Zarrin, Andrea Burattin,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は複雑なタスクの計画を生成することを約束する。 それらの効果は、逐次実行、制御フローモデルの欠如、スキル検索の難しさによって制限される。 プロセスマイニング技術を統合することで,LLMにおけるスキル学習に新たなアプローチを導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) hold promise for generating plans for complex tasks, but their effectiveness is limited by sequential execution, lack of control flow models, and difficulties in skill retrieval. Addressing these issues is crucial for improving the efficiency and interpretability of plan generation as LLMs become more central to automation and decision-making. We introduce a novel approach to skill learning in LLMs by integrating process mining techniques, leveraging process discovery for skill acquisition, process models for skill storage, and conformance checking for skill retrieval. Our methods enhance text-based plan generation by enabling flexible skill discovery, parallel execution, and improved interpretability. Experimental results suggest the effectiveness of our approach, with our skill retrieval method surpassing state-of-the-art accuracy baselines under specific conditions.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は複雑なタスクの計画を生成することを約束するが、その効果はシーケンシャルな実行、制御フローモデルの欠如、スキル検索の難しさによって制限される。 これらの問題に対処することは、LCMが自動化と意思決定の中心になるにつれて、計画生成の効率性と解釈可能性を改善するために不可欠である。 プロセスマイニング技術の統合,スキル獲得のためのプロセス発見の活用,スキル記憶のためのプロセスモデル,スキル検索のための適合性チェックなどにより,LLMにおけるスキル学習に新たなアプローチを導入する。 本手法は, フレキシブルなスキル発見, 並列実行, 解釈可能性の向上により, テキストベースのプラン生成を向上する。 実験結果から,本手法の有効性が示唆され,特定の条件下での最先端の精度ベースラインを超える技術検索手法が提案される。

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