WikiEdge:ArXiv-2409.01806/background

編輯

這篇文獻的背景主要集中在以下幾個方面：

1. 大型語言模型輔助的人工智能規劃（LLASP）的重要性：
   • 有效的規劃對於任何任務的成功至關重要，從組織度假到規劃自動駕駛車輛和制定企業戰略。它涉及設定目標、制定計劃和分配資源以實現這些目標。
   • 大型語言模型（LLMs）因其在常識推理方面的強能力而特別適合自動化規劃。它們可以從給定狀態推導出實現目標所需的一系列動作，並確定有效的行動方案。
2. 現有規劃方法的局限性：
   • 儘管LLMs在規劃中展現出潛力，但直接通過提示生成的計劃在執行時常失敗。這表明需要進一步研究以解決與語言模型規劃相關的現有挑戰。
3. 規劃領域的多樣性和複雜性：
   • 規劃問題多樣且複雜，涵蓋了從具體環境（如家庭任務）到抽象任務（如旅行規劃和任務分解）的廣泛領域。這些任務要求LLMs具備高級推理能力。
4. 規劃基準數據集和方法的評估：
   • 為了推動規劃系統的發展，需要對現有的規劃基準數據集和方法進行批判性審查。這包括評估LLMs在規劃系統中的表現，並探索如何利用它們的能力來解決現實世界的規劃挑戰。

綜上所述，這篇文獻的背景強調了在自動化規劃領域中整合和利用LLMs的潛力和必要性，同時指出了當前方法的局限性，並提出了對現有基準和方法進行深入分析的需求。