論文の概要: LLMPC: Large Language Model Predictive Control

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.02486v2
• Date: Tue, 25 Feb 2025 02:25:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-26 15:19:56.264766
• Title: LLMPC: Large Language Model Predictive Control
• Title（参考訳）: LLMPC: 大規模言語モデル予測制御
• Authors: Gabriel Maher,
• Abstract要約: 我々は,大規模言語モデルが計画プロンプトを使用する場合,暗黙的な計画コスト関数最小化機能として機能することを示す。 LLMを用いて計画するための統一的なMPCフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Recent advancements in prompting techniques for Large Language Models (LLMs) have improved their reasoning, planning, and action abilities. This paper examines these prompting techniques through the lens of model predictive control (MPC). We show that LLMs act as implicit planning cost function minimizers when planning prompts are used. We propose a unified MPC framework for planning with LLMs and demonstrate improved performance over few shot prompting on several planning benchmarks.
• Abstract（参考訳）: 近年,Large Language Models (LLMs) の推論,計画,行動能力の向上が進んでいる。 本稿では,モデル予測制御(MPC)のレンズによるこれらのプロンプト技術について検討する。 計画プロンプトを使用する場合,LCMは暗黙の計画コスト関数最小化器として機能することを示す。 LLMを用いて計画するための統一的なMPCフレームワークを提案する。

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