大语言模型的规划能力取决于我们告诉它
计算与语言
2025-01-24 v1 人工智能
摘要
大语言模型（LLMs）在自然语言处理和推理方面已展现出显著能力，但其在自主规划方面的有效性尚存争议。虽然已有研究通过外部反馈机制或受控环境来利用 LLM 进行规划，但这些方法往往因需要精心设计和迭代式反向引导而耗费大量计算和开发资源。此外，像 GPT-4 这样最先进的 LLM 在无需额外支持的情况下，难以在标准规划基准（如 Blocksworld）上匹配人类水平。本文探讨了 LLM 是否能够独立生成与人类基准相当的长程计划。我们对 Algorithm-of-Thoughts（AoT）进行了新颖改进，称之为 AoT+，通过这种方式实现了在规划基准测试中超越先前方法和人类基准的最先进结果，全部实现自主完成。
引用
@article{arxiv.2501.13545,
title = {LLMs Can Plan Only If We Tell Them},
author = {Bilgehan Sel and Ruoxi Jia and Ming Jin},
journal= {arXiv preprint arXiv:2501.13545},
year = {2025}
}
备注
ICLR 2025