論文の概要: Plan-over-Graph: Towards Parallelable LLM Agent Schedule

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.14563v1
• Date: Thu, 20 Feb 2025 13:47:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-21 14:27:39.558285
• Title: Plan-over-Graph: Towards Parallelable LLM Agent Schedule
• Title（参考訳）: Plan-over-Graph: LLMエージェントスケジュールの並列化に向けて
• Authors: Shiqi Zhang, Xinbei Ma, Zouying Cao, Zhuosheng Zhang, Hai Zhao,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)はタスク計画の推論において例外的な能力を示した。 本稿では,まず実生活のテキストタスクを実行可能なサブタスクに分解し,抽象的なタスクグラフを構築する,新しいパラダイムであるプランオーバーグラフを提案する。 モデルはこのタスクグラフを入力として理解し、並列実行計画を生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.834646147919436
• License:
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have demonstrated exceptional abilities in reasoning for task planning. However, challenges remain under-explored for parallel schedules. This paper introduces a novel paradigm, plan-over-graph, in which the model first decomposes a real-life textual task into executable subtasks and constructs an abstract task graph. The model then understands this task graph as input and generates a plan for parallel execution. To enhance the planning capability of complex, scalable graphs, we design an automated and controllable pipeline to generate synthetic graphs and propose a two-stage training scheme. Experimental results show that our plan-over-graph method significantly improves task performance on both API-based LLMs and trainable open-sourced LLMs. By normalizing complex tasks as graphs, our method naturally supports parallel execution, demonstrating global efficiency. The code and data are available at https://github.com/zsq259/Plan-over-Graph.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)はタスク計画の推論において例外的な能力を示した。 しかし、並列スケジュールの課題は未解決のままである。 本稿では,まず実生活のテキストタスクを実行可能なサブタスクに分解し,抽象的なタスクグラフを構築する,新しいパラダイムであるプランオーバーグラフを提案する。 モデルはこのタスクグラフを入力として理解し、並列実行計画を生成する。 複雑でスケーラブルなグラフの計画能力を高めるため、我々は合成グラフを生成する自動制御可能なパイプラインを設計し、2段階のトレーニングスキームを提案する。 実験の結果,提案手法は,APIベースのLLMとトレーニング可能なオープンソースLLMの両方において,タスク性能を著しく向上させることがわかった。 複雑なタスクをグラフとして正規化することにより,並列実行を自然にサポートし,グローバルな効率性を示す。 コードとデータはhttps://github.com/zsq259/Plan-over-Graphで公開されている。

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