論文の概要: A Survey on Large Language Models for Automated Planning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.12435v1
• Date: Tue, 18 Feb 2025 02:11:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-19 14:08:47.454859
• Title: A Survey on Large Language Models for Automated Planning
• Title（参考訳）: 自動計画のための大規模言語モデルに関する調査
• Authors: Mohamed Aghzal, Erion Plaku, Gregory J. Stein, Ziyu Yao,
• Abstract要約: 自動計画における大規模言語モデルの利用に関する既存の研究を批判的に調査する。 これらの制限のため、LCMは独立したプランナーとして機能するには適していないが、他のアプローチと組み合わせることで、計画アプリケーションを強化する大きな機会を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.767084100431115
• License:
• Abstract: The planning ability of Large Language Models (LLMs) has garnered increasing attention in recent years due to their remarkable capacity for multi-step reasoning and their ability to generalize across a wide range of domains. While some researchers emphasize the potential of LLMs to perform complex planning tasks, others highlight significant limitations in their performance, particularly when these models are tasked with handling the intricacies of long-horizon reasoning. In this survey, we critically investigate existing research on the use of LLMs in automated planning, examining both their successes and shortcomings in detail. We illustrate that although LLMs are not well-suited to serve as standalone planners because of these limitations, they nonetheless present an enormous opportunity to enhance planning applications when combined with other approaches. Thus, we advocate for a balanced methodology that leverages the inherent flexibility and generalized knowledge of LLMs alongside the rigor and cost-effectiveness of traditional planning methods.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の計画能力は、多段階推論の顕著な能力と、広範囲のドメインにまたがる一般化能力により、近年注目を集めている。 LLMが複雑な計画タスクを実行する可能性を強調している研究者もいるが、特に長期的推論の複雑さに対処するモデルでは、その性能に重大な制限を課している研究者もいる。 本研究では,自動計画におけるLCMの使用に関する既存の研究を批判的に調査し,その成功と欠点を詳細に検討する。 これらの制限のため、LCMは独立したプランナーとして機能するには適していないが、他のアプローチと組み合わせることで、計画アプリケーションを強化する大きな機会を提供する。 そこで我々は,従来の計画手法の厳密さと費用対効果とともに,LLMの本質的柔軟性と一般化された知識を活用するバランスのとれた方法論を提唱する。

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