理解大语言模型在自动化规划中的能力
人工智能
2023-05-26 v1
摘要
自动化规划致力于开发高效算法，以在给定环境中生成计划或动作序列来实现特定目标。新兴的大语言模型（LLM）能够回答问题、编写高质量程序代码并预测蛋白质折叠，展示了其在解决语言类问题之外的各类任务中的通用性。在本文中，我们旨在探索LLM如何也能用于自动化规划。为此，我们试图回答四个关键问题。首先，我们想理解LLM可用于计划生成的程度。其次，我们旨在确定哪些预训练数据最能有效促进计划生成。第三，我们研究微调或提示对于计划生成哪种方法更有效。最后，我们探究LLM是否具备计划泛化能力。通过回答这些问题，本研究试图阐明LLM在解决复杂规划问题中的能力，并为在此背景下使用LLM的最有效方法提供见解。
引用
@article{arxiv.2305.16151,
title = {Understanding the Capabilities of Large Language Models for Automated Planning},
author = {Vishal Pallagani and Bharath Muppasani and Keerthiram Murugesan and Francesca Rossi and Biplav Srivastava and Lior Horesh and Francesco Fabiano and Andrea Loreggia},
journal= {arXiv preprint arXiv:2305.16151},
year = {2023}
}
备注
12 pages