論文の概要: SymPlanner: Deliberate Planning in Language Models with Symbolic Representation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.01479v1
- Date: Fri, 02 May 2025 15:18:03 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-06 18:49:35.143144
- Title: SymPlanner: Deliberate Planning in Language Models with Symbolic Representation
- Title（参考訳）: SymPlanner: 記号表現を伴う言語モデルにおける検討計画
- Authors: Siheng Xiong, Jieyu Zhou, Zhangding Liu, Yusen Su,
- Abstract要約: 構造化計画機能を備えた言語モデルを備えた新しいフレームワークであるSymPlannerを紹介する。
SymPlannerは、ポリシーモデルがアクションを提案し、象徴的な環境が決定論的にそれらの効果を実行し検証する、象徴的な状態空間における計画プロセスの基盤となる。
我々はPlan Bench上でSymPlannerを評価し、純粋な自然言語ベースラインよりも一貫性があり、多様性があり、検証可能なプランを生成することを示した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9374652839580183
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Planning remains a core challenge for language models (LMs), particularly in domains that require coherent multi-step action sequences grounded in external constraints. We introduce SymPlanner, a novel framework that equips LMs with structured planning capabilities by interfacing them with a symbolic environment that serves as an explicit world model. Rather than relying purely on natural language reasoning, SymPlanner grounds the planning process in a symbolic state space, where a policy model proposes actions and a symbolic environment deterministically executes and verifies their effects. To enhance exploration and improve robustness, we introduce Iterative Correction (IC), which refines previously proposed actions by leveraging feedback from the symbolic environment to eliminate invalid decisions and guide the model toward valid alternatives. Additionally, Contrastive Ranking (CR) enables fine-grained comparison of candidate plans by evaluating them jointly. We evaluate SymPlanner on PlanBench, demonstrating that it produces more coherent, diverse, and verifiable plans than pure natural language baselines.
- Abstract（参考訳）: プランニングは言語モデル(LM)にとって、特に外部制約を前提とした一貫性のあるマルチステップアクションシーケンスを必要とする領域において、依然として重要な課題である。
シムプランナー(SymPlanner)は、明示的な世界モデルとして機能するシンボリック環境と相互作用することで、構造化計画能力を備えたLMを具備する新しいフレームワークである。
SymPlannerは、自然言語の推論に純粋に依存するのではなく、政策モデルが行動を提案し、象徴的な環境が決定論的にそれらの効果を実行し検証する、象徴的な状態空間に計画プロセスの基礎を置く。
探索の強化とロバスト性向上のために,シンボル環境からのフィードバックを活用し,無効な決定を排除し,有効な代替案に向けてモデルを導くことで,従来提案されていた行動を洗練する反復補正(IC)を導入する。
さらに、CR(Contrastive Ranking)は、それらを共同で評価することで、候補プランのきめ細かい比較を可能にする。
我々はPlan Bench上でSymPlannerを評価し、純粋な自然言語ベースラインよりも一貫性があり、多様性があり、検証可能なプランを生成することを示した。
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