論文の概要: SmallPlan: Leverage Small Language Models for Sequential Path Planning with Simulation-Powered, LLM-Guided Distillation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.00831v1
• Date: Thu, 01 May 2025 19:44:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-05 17:21:19.818531
• Title: SmallPlan: Leverage Small Language Models for Sequential Path Planning with Simulation-Powered, LLM-Guided Distillation
• Title（参考訳）: SmallPlan: シミュレーションによるLCM誘導蒸留による逐次経路計画のための小型言語モデル
• Authors: Quang P. M. Pham, Khoi T. N. Nguyen, Nhi H. Doan, Cuong A. Pham, Kentaro Inui, Dezhen Song,
• Abstract要約: SmallPlanは、教師モデルとしてLarge Language Modelsを活用して、ハイレベルパス計画タスクのために軽量なSLM(Small Language Models)をトレーニングする新しいフレームワークである。 SLMは、シミュレーション駆動のインターリーブ方式で、LLM指導による微調整と強化学習によって訓練される。 本研究は, GPT-4oのような大型モデルと連続経路計画において, 幻覚や過剰適合に悩まされることなく, 微調整SLMが競合することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.743117921048537
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Efficient path planning in robotics, particularly within large-scale, dynamic environments, remains a significant hurdle. While Large Language Models (LLMs) offer strong reasoning capabilities, their high computational cost and limited adaptability in dynamic scenarios hinder real-time deployment on edge devices. We present SmallPlan -- a novel framework leveraging LLMs as teacher models to train lightweight Small Language Models (SLMs) for high-level path planning tasks. In SmallPlan, the SLMs provide optimal action sequences to navigate across scene graphs that compactly represent full-scaled 3D scenes. The SLMs are trained in a simulation-powered, interleaved manner with LLM-guided supervised fine-tuning (SFT) and reinforcement learning (RL). This strategy not only enables SLMs to successfully complete navigation tasks but also makes them aware of important factors like travel distance and number of trials. Through experiments, we demonstrate that the fine-tuned SLMs perform competitively with larger models like GPT-4o on sequential path planning, without suffering from hallucination and overfitting. SmallPlan is resource-efficient, making it well-suited for edge-device deployment and advancing practical autonomous robotics.
• Abstract（参考訳）: ロボット工学における効率的な経路計画、特に大規模でダイナミックな環境では、依然として大きなハードルとなっている。 大規模言語モデル(LLM)は強力な推論機能を提供するが、計算コストが高く、動的シナリオへの適応性が制限され、エッジデバイスへのリアルタイムデプロイメントが妨げられる。 SmallPlan - LLMを教師モデルとして活用し、ハイレベルパス計画タスクのために軽量なSmall Language Models(SLM)をトレーニングする新しいフレームワークを提案する。 SmallPlanでは、SLMはシーングラフを横断する最適なアクションシーケンスを提供し、フルスケールの3Dシーンをコンパクトに表現する。 SLMはシミュレーション駆動のインターリーブ方式で、SFT(英語版)と強化学習(英語版) (RL) を用いて訓練される。 この戦略により、SLMはナビゲーションタスクを完了させるだけでなく、旅行距離や試行回数といった重要な要素を認識できるようになる。 実験により, 微調整SLMは幻覚や過剰適合に悩まされることなく, 逐次経路計画において, GPT-4oのような大型モデルと競合することを示した。 SmallPlanはリソース効率が良く、エッジデバイス展開や実用的な自律ロボット工学の進歩に適している。

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