論文の概要: Vote-Tree-Planner: Optimizing Execution Order in LLM-based Task Planning Pipeline via Voting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.09749v1
• Date: Thu, 13 Feb 2025 20:08:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-17 14:44:47.162390
• Title: Vote-Tree-Planner: Optimizing Execution Order in LLM-based Task Planning Pipeline via Voting
• Title（参考訳）: Vote-Tree-Planner:投票によるLLMタスクプランニングパイプラインの実行順序の最適化
• Authors: Chaoyuan Zhang, Zhaowei Li, Wentao Yuan,
• Abstract要約: 本稿では,大規模言語モデル(LLM)とタスク計画システムの相乗効果について述べる。 本稿では,計画の有効性を高めつつ冗長性を最小化するVote-Tree-Plannerを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.500734889060007
• License:
• Abstract: Integrating large language models (LLMs) into closed-loop robotic task planning has become increasingly popular within embodied artificial intelligence. Previous efforts mainly focused on leveraging the strong reasoning abilities of LLMs to enhance task planning performance while often overlooking task planning efficiency and executability due to repetitive queries to LLMs. This paper addresses the synergy between LLMs and task planning systems, aiming to minimize redundancy while enhancing planning effectiveness. Specifically, building upon Prog-Prompt and the high-level concept of Tree-Planner, we propose Vote-Tree-Planner. This sampling strategy utilizes votes to guide plan traversal during the decision-making process. Our approach is motivated by a straightforward observation: assigning weights to agents during decision-making enables the evaluation of critical paths before execution. With this simple vote-tree construction, our method further improves the success rate and reduces the number of queries to LLMs. The experimental results highlight that our Vote-Tree-Planner demonstrates greater stability and shows a higher average success rate and goal condition recall on the unseen dataset compared with previous baseline methods. These findings underscore the potential of the Vote-Tree-Planner to enhance planning accuracy, reliability, and efficiency in LLM-based planning systems.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)をクローズドループロボットタスク計画に統合することは、人工知能の具体化の中でますます人気が高まっている。 従来の取り組みは主に、LCMの強い推論能力を活用してタスク計画性能を高めつつ、LCMに対する繰り返しクエリによるタスク計画効率と実行可能性を見越すことに重点を置いていた。 本稿では,LLMとタスク計画システムの相乗効果について考察し,計画効率を向上しつつ冗長性を最小化することを目的とした。 具体的には、Prog-PromptとTree-Plannerの高レベルな概念に基づいて、Vote-Tree-Plannerを提案する。 このサンプリング戦略は、投票を利用して、意思決定プロセス中の計画トラバーサルを誘導する。 意思決定中にエージェントに重みを割り当てることで、実行前のクリティカルパスの評価が可能になる。 この単純な投票木構築により、本手法は成功率をさらに向上し、LLMに対するクエリ数を削減できる。 実験結果から,Vote-Tree-Plannerは安定性が向上し,未確認データセットにおける平均成功率と目標条件のリコールが従来のベースライン手法と比較して高いことを示した。 これらの結果は、LLMベースの計画システムにおける計画の正確性、信頼性、効率を高めるために、Vote-Tree-Plannerの可能性を強調している。

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