論文の概要: LLMs Can Plan Only If We Tell Them

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.13545v1
• Date: Thu, 23 Jan 2025 10:46:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-24 15:59:29.287893
• Title: LLMs Can Plan Only If We Tell Them
• Title（参考訳）: LLMは、私たちがそのことを話すときだけ計画できる
• Authors: Bilgehan Sel, Ruoxi Jia, Ming Jin,
• Abstract要約: 大規模言語モデル (LLM) は自然言語処理や推論において重要な機能を示している。 本稿では,LLMが人間と競合する長期計画を独立に生成できるかどうかを考察する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.593590353705697
• License:
• Abstract: Large language models (LLMs) have demonstrated significant capabilities in natural language processing and reasoning, yet their effectiveness in autonomous planning has been under debate. While existing studies have utilized LLMs with external feedback mechanisms or in controlled environments for planning, these approaches often involve substantial computational and development resources due to the requirement for careful design and iterative backprompting. Moreover, even the most advanced LLMs like GPT-4 struggle to match human performance on standard planning benchmarks, such as the Blocksworld, without additional support. This paper investigates whether LLMs can independently generate long-horizon plans that rival human baselines. Our novel enhancements to Algorithm-of-Thoughts (AoT), which we dub AoT+, help achieve state-of-the-art results in planning benchmarks out-competing prior methods and human baselines all autonomously.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル (LLM) は自然言語処理や推論において重要な機能を示しているが、自律計画におけるそれらの有効性は議論されている。 既存の研究では、外部からのフィードバック機構や制御された環境を利用して計画を行っているが、これらの手法は設計や反復的なバックプロンプトを必要とするため、かなりの計算資源と開発資源を伴っていることが多い。 さらに、GPT-4のような最も先進的なLLMでさえ、Blocksworldのような標準的な計画ベンチマークにおいて、追加のサポートなしで人間のパフォーマンスに匹敵する。 本稿では,LLMが人間と競合する長期計画を独立に生成できるかどうかを考察する。 AoT+をダブしたAoT(Progent-of-Thoughts)の新たな拡張は、従来の手法と人間のベースラインを全て自律的に競合するベンチマークを計画する上で、最先端の結果を達成するのに役立ちます。

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