論文の概要: Thinking Forward and Backward: Effective Backward Planning with Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.01790v1
• Date: Mon, 04 Nov 2024 04:26:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-05 14:42:17.009324
• Title: Thinking Forward and Backward: Effective Backward Planning with Large Language Models
• Title（参考訳）: 前方と後方を考える:大規模言語モデルによる効果的な後方計画
• Authors: Allen Z. Ren, Brian Ichter, Anirudha Majumdar,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、顕著な推論と計画能力を示した。 多くの計画問題は、目標から後方への計画が著しく容易になるような固有の非対称性を示す。 本稿では,LLMの後方計画アルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.05496894766632
• License:
• Abstract: Large language models (LLMs) have exhibited remarkable reasoning and planning capabilities. Most prior work in this area has used LLMs to reason through steps from an initial to a goal state or criterion, thereby effectively reasoning in a forward direction. Nonetheless, many planning problems exhibit an inherent asymmetry such that planning backward from the goal is significantly easier -- for example, if there are bottlenecks close to the goal. We take inspiration from this observation and demonstrate that this bias holds for LLM planning as well: planning performance in one direction correlates with the planning complexity of the problem in that direction. However, our experiments also reveal systematic biases which lead to poor planning in the backward direction. With this knowledge, we propose a backward planning algorithm for LLMs that first flips the problem and then plans forward in the flipped problem. This helps avoid the backward bias, generate more diverse candidate plans, and exploit asymmetries between the forward and backward directions in planning problems -- we find that combining planning in both directions with self-verification improves the overall planning success rates by 4-24% in three planning domains.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、顕著な推論と計画能力を示した。 この領域のほとんどの以前の研究は、初期状態から目標状態や基準までのステップを推論するためにLSMを使用しており、それによって効果的に前方方向の推論を行っている。 にもかかわらず、多くの計画課題は、目標から後方への計画が著しく容易である、例えば、目標に近いボトルネックがある場合など、本質的に非対称性を示す。この観察からインスピレーションを得て、一方の方向での計画性能が、その方向における計画上の複雑さと相関していることを実証する。しかし、この実験では、後方への計画が貧弱になるような、体系的なバイアスも明らかにしている。この知識により、まず問題を反転させ、次に逆向きに計画するLSMの後方への計画アルゴリズムを提案します。これにより、後方へのバイアスを回避し、より多様な計画を立て、計画上の計画における前方方向と後方方向の対称性を活用できます。

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