論文の概要: Generating Symbolic World Models via Test-time Scaling of Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.04728v1
• Date: Fri, 07 Feb 2025 07:52:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-10 14:56:44.387288
• Title: Generating Symbolic World Models via Test-time Scaling of Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルのテスト時間スケーリングによる記号的世界モデルの生成
• Authors: Zhouliang Yu, Yuhuan Yuan, Tim Z. Xiao, Fuxiang Frank Xia, Jie Fu, Ge Zhang, Ge Lin, Weiyang Liu,
• Abstract要約: 計画ドメイン定義言語(PDDL)は、正確な状態記述と正式な状態記述を可能にする計画抽象化として利用されます。 提案手法は,まずまずBest-of-Nサンプリング手法を用いて初期解の質を向上し,その解を言語化された機械学習で微妙に洗練する。 本手法はPDDL ドメインの生成において O1-mini よりも優れ,2つのタスクで50% 以上の成功率を達成した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.258707611580643
• License:
• Abstract: Solving complex planning problems requires Large Language Models (LLMs) to explicitly model the state transition to avoid rule violations, comply with constraints, and ensure optimality-a task hindered by the inherent ambiguity of natural language. To overcome such ambiguity, Planning Domain Definition Language (PDDL) is leveraged as a planning abstraction that enables precise and formal state descriptions. With PDDL, we can generate a symbolic world model where classic searching algorithms, such as A*, can be seamlessly applied to find optimal plans. However, directly generating PDDL domains with current LLMs remains an open challenge due to the lack of PDDL training data. To address this challenge, we propose to scale up the test-time computation of LLMs to enhance their PDDL reasoning capabilities, thereby enabling the generation of high-quality PDDL domains. Specifically, we introduce a simple yet effective algorithm, which first employs a Best-of-N sampling approach to improve the quality of the initial solution and then refines the solution in a fine-grained manner with verbalized machine learning. Our method outperforms o1-mini by a considerable margin in the generation of PDDL domain, achieving over 50% success rate on two tasks (i.e., generating PDDL domains from natural language description or PDDL problems). This is done without requiring additional training. By taking advantage of PDDL as state abstraction, our method is able to outperform current state-of-the-art methods on almost all competition-level planning tasks.
• Abstract（参考訳）: 複雑な計画問題の解決には、ルール違反を回避し、制約を遵守し、自然言語固有の曖昧さによって妨げられる最適性を保証するために、状態遷移を明示的にモデル化する大規模言語モデル(LLM)が必要である。 このような曖昧さを克服するために、プランニングドメイン定義言語(PDDL)は、正確な状態記述と正式な状態記述を可能にする計画抽象化として利用されます。 PDDLにより、A*のような古典的な探索アルゴリズムをシームレスに適用して最適な計画を見つけることができる象徴的世界モデルを生成することができる。 しかし、PDDLのトレーニングデータが不足しているため、現在のLDMでPDDLドメインを直接生成することは未解決の課題である。 この課題に対処するため,我々はLDMのテスト時間計算をスケールアップし,PDDL推論能力を向上し,高品質なPDDLドメインの生成を可能にすることを提案する。 具体的には,まず最初にBest-of-Nサンプリング手法を用いて初期解の質を向上し,その解を言語化された機械学習で微妙に洗練する,単純で効果的なアルゴリズムを提案する。 提案手法は,2つのタスク(すなわち,自然言語記述やPDDL問題からPDDLドメインを生成する)で50%以上の成功率を達成するために,PDDLドメインの生成においてかなりの差でo1-miniを上回った。 これは追加の訓練を必要とせずに行われる。 PDDLを状態抽象化として活用することにより、ほぼ全ての競合レベルの計画タスクにおいて、最先端の手法よりも優れた性能を発揮する。

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