論文の概要: LLMs as Planning Modelers: A Survey for Leveraging Large Language Models to Construct Automated Planning Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.18971v1
• Date: Sat, 22 Mar 2025 03:35:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-26 16:49:58.372777
• Title: LLMs as Planning Modelers: A Survey for Leveraging Large Language Models to Construct Automated Planning Models
• Title（参考訳）: 計画モデルとしてのLLM:大規模言語モデルを活用した自動計画モデル構築のための調査
• Authors: Marcus Tantakoun, Xiaodan Zhu, Christian Muise,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は様々な自然言語処理に優れるが、長い水平計画問題に悩まされることが多い。 この制限は、自動計画(AP)と自然言語処理(NLP)コミュニティにニューロシンボリックアプローチを統合することに関心を寄せている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.230622369142193
• License:
• Abstract: Large Language Models (LLMs) excel in various natural language tasks but often struggle with long-horizon planning problems requiring structured reasoning. This limitation has drawn interest in integrating neuro-symbolic approaches within the Automated Planning (AP) and Natural Language Processing (NLP) communities. However, identifying optimal AP deployment frameworks can be daunting. This paper aims to provide a timely survey of the current research with an in-depth analysis, positioning LLMs as tools for extracting and refining planning models to support reliable AP planners. By systematically reviewing the current state of research, we highlight methodologies, and identify critical challenges and future directions, hoping to contribute to the joint research on NLP and Automated Planning.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は様々な自然言語処理に優れるが、構造的推論を必要とする長期計画問題に悩まされることが多い。 この制限は、自動計画(AP)と自然言語処理(NLP)コミュニティにニューロシンボリックアプローチを統合することに関心を寄せている。 しかし、最適なAPデプロイメントフレームワークを特定するのは大変です。 本研究の目的は,LLMを信頼できるAPプランナを支援するための計画モデルを抽出・精錬するためのツールとして位置づける,詳細な分析による現在の研究のタイムリーな調査を提供することである。 研究の現状を体系的に検討することにより,NLPと自動計画の共同研究への貢献を期待して,方法論の強調,重要な課題と今後の方向性の特定を行う。

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