论大语言模型在规划中的作用：将 LLMs 嵌入规划图
人工智能
2024-07-29 v2
摘要
规划合成旨在生成一系列动作或策略，以便在给定领域模型（可由专家设计、从训练数据学习或与世界交互获得）的情况下，将初始状态转换为目标状态。受大语言模型（LLMs）中涌现规划能力声称的启发，已有工作提出调查 LLMs 的规划有效性，但未考虑在 LLMs 中利用现成的规划技术。在本文中，我们通过调查 LLMs 在现成规划框架中的作用，进一步研究 LLMs 规划能力的洞察。为此，我们调查了将 LLMs 嵌入到著名的规划框架之一——基于图的规划中的有效性，提出了一种新型的基于 LLMs 的规划框架，将 LLMs 嵌入到规划图的两个层级，即互斥约束生成层级和约束求解层级。我们在各种规划领域中实证展示了我们提出的框架的有效性。
引用
@article{arxiv.2403.00783,
title = {On the Roles of LLMs in Planning: Embedding LLMs into Planning Graphs},
author = {Hankz Hankui Zhuo and Xin Chen and Rong Pan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2403.00783},
year = {2024}
}