WikiEdge:ArXiv-2409.01806

出自WikiEdge
跳至導覽 跳至搜尋

本文的基本信息如下：

編輯
  • 標題：LASP: Surveying the State-of-the-Art in 大型語言模型-輔助人工智能規劃
  • 中文標題：LASP：大規模語言模型輔助人工智能規劃的現狀調查
  • 發佈日期：2024-09-03 11:39:52+00:00
  • 作者：Haoming Li, Zhaoliang Chen, Jonathan Zhang, Fei Liu
  • 分類：cs.AI, cs.CL, cs.LG
  • 原文連結：http://arxiv.org/abs/2409.01806v1

摘要：有效的規劃對於任何任務的成功都是至關重要的，從組織假期到自主車輛的路線規劃，再到制定企業戰略。規劃涉及設定目標、制定計劃和分配資源以實現這些目標。大型語言模型（LLMs）特別適合於自動化規劃，因為它們在常識推理方面具有強大的能力。它們能夠從給定狀態推導出實現目標所需的行動序列，並識別有效的行動方案。然而，通常觀察到通過直接提示生成的計劃在執行時常常失敗。我們的調查旨在突出使用語言模型進行規劃的現有挑戰，重點關注關鍵領域，如具身環境、最優調度、競爭與合作遊戲、任務分解、推理和規劃。通過這項研究，我們探討了大型語言模型如何改變人工智能規劃，並提供了對語言模型輔助規劃未來的獨特見解。

章節摘要

編輯

這篇論文是關於大型語言模型輔助人工智能規劃（LASP）的最新研究，其主要內容包括：

  1. 引言：介紹了將大型語言模型（LLMs）整合到AI規劃和決策系統中的重要性，以及它們在常識推理方面的強大能力。同時指出了現有方法的局限性，並提出了利用LLMs的廣泛世界知識和常識推理來解決現實世界規劃問題的新框架。
  2. 經典規劃：討論了經典規劃問題的形式化，包括在完全可觀察環境中代理的操作，以及規劃任務涉及的狀態和動作序列。介紹了規劃領域定義語言（PDDL）及其在規劃系統中的應用。
  3. 規劃基準：概述了用於評估規劃系統的基準測試，包括具體實現環境、最優調度、競爭與合作遊戲、任務分解、推理和規劃等。
  4. LLM輔助規劃方法：提供了LLM輔助規劃算法的模塊化視角，包括計劃生成器、環境解釋器和增強反饋提供者。重點討論了LLM作為規劃器和促進者的角色，以及它們在解決新規劃問題中的作用。
  5. 討論：探討了使用LLMs進行規劃的挑戰，包括它們的固有局限性、模型更新導致的行為變化、提高魯棒性的策略、理解物理約束和解決延遲問題。

研究背景

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。

問題與動機

編輯

作者面對的是如何將大型語言模型（LLMs）有效地整合到人工智能規劃和決策系統中，以應對現實世界複雜場景中的規劃挑戰。具體問題包括：

  1. 規劃任務的複雜性：現實世界中的規劃任務，如旅行規劃和企業戰略規劃，通常涉及高度複雜和動態變化的環境，需要新的框架來利用LLMs的廣泛世界知識和常識推理能力。
  2. 規劃與執行的脫節：直接通過提示生成的計劃在執行時常失敗，需要研究如何通過LLMs提高規劃的可執行性和有效性。
  3. 規劃方法的局限性：現有的規劃方法往往局限於特定領域，如家務任務或迷宮導航，缺乏處理開放領域任務的能力。
  4. 規劃基準數據集和方法的不足：現有的規劃基準數據集和方法可能無法充分反映現實世界規劃問題的多樣性和複雜性，需要通過LLMs來改進和擴展。
  5. 規劃系統的可解釋性和透明度：LLMs在規劃過程中的決策往往缺乏可解釋性，這對於用戶中心和安全關鍵的應用場景尤為重要。

研究方法

編輯

這篇文獻的工作部分詳細介紹了如何利用大型語言模型（LLM）輔助的人工智能規劃（AI Planning）。以下是這部分的主要內容：

  1. 問題定義：
    • 明確了有效規劃對於任務成功的重要性，包括設定目標、制定計劃和分配資源。
  2. LLM在規劃中的適用性：
    • 討論了LLM在自動化規劃中的潛力，特別是在常識推理方面的能力，以及它們如何從給定狀態推導出實現目標所需的一系列動作。
  3. 現有挑戰：
    • 強調了通過直接提示生成的計劃在執行時常失敗的問題，並探討了規劃中的關鍵領域，如具身環境、最優調度、競爭與合作遊戲、任務分解、推理和規劃。
  4. 規劃方法和基準測試：
    • 通過現有規劃基準數據集和方法的批判性審查，突出了有前景的方向，並識別了利用LLM能力解決現實世界規劃挑戰的重大障礙。
  5. 規劃問題的形式化：
  6. 經典規劃：
    • 描述了經典規劃問題的形式化，包括在完全可觀察環境中代理的操作，以及狀態轉移和獎勵函數的建模。
  7. 領域描述：
    • 討論了PDDL在定義規劃問題和領域中的應用，包括域文件、問題文件和計劃的構成。
  8. 規劃基準：
    • 分類並討論了現有的基準測試，包括具身環境、謎題挑戰和自然語言規劃。
  9. LLM輔助規劃方法：
    • 提供了LLM輔助規劃算法的模塊化視角，包括計劃生成器、環境解釋器和增強反饋提供者，並討論了LLM作為規劃器和促進者的角色。
  10. 討論：
    • 探討了使用LLM進行規劃的挑戰，包括它們的固有局限性、模型更新導致的行為變化、提高魯棒性的策略、理解物理約束和解決延遲問題。

研究結論

編輯

根據提供的文獻內容，這篇論文的主要結論可以概括如下：

  1. 大型語言模型輔助規劃的重要性：論文強調了將大型語言模型（LLMs）整合到AI規劃和決策系統中的重要性，尤其是在處理複雜、現實世界場景時，LLMs的廣泛世界知識和常識推理能力是關鍵。
  2. 現有方法的局限性：儘管LLMs在自動化規劃中表現出色，但許多現有方法仍局限於特定領域，如家庭任務或迷宮導航，對於更廣泛的應用場景，需要新的框架來利用LLMs的能力。
  3. 規劃基準數據集和方法的評估：論文通過批判性地檢查現有的規劃基準數據集和方法，揭示了在規劃中使用語言模型時存在的挑戰，並提出了利用LLMs解決現實世界規劃問題的潛在方向。
  4. 規劃問題的形式化：論文提供了規劃問題的數學公式化，討論了規劃領域定義語言（PDDL）的使用，並調查了流行的基準和方法。
  5. LLMs在規劃中的作用：論文探討了LLMs在規劃中的作用，包括作為規劃器和輔助工具，以及它們在生成和優化規劃方案中的能力。
  6. 規劃方法的分類：論文將方法分為LLM-as-Planner和LLM-as-Facilitator兩類，前者直接利用LLMs生成規劃方案，後者則將LLMs作為其他規劃算法的輔助工具。
  7. LLMs在規劃中的挑戰：論文討論了使用LLMs進行規劃時面臨的挑戰，包括模型的固有限制、模型更新導致的行為變化、提高魯棒性的策略、理解物理約束和解決延遲問題。
  8. LLMs規劃能力的爭議：論文指出，儘管LLMs在執行規劃任務方面的能力存在爭議，但它們在生成規劃方案方面仍然發揮着建設性作用，尤其是在與外部驗證器或人機交互過程中。

這些結論展示了LLMs在AI規劃領域的潛力，尤其是在需要高級推理和決策制定的複雜任務中，LLMs可以作為強大的輔助工具。

術語表

編輯

這篇文章的術語表如下：

  • Planning Domain Definition Language（PDDL）：規劃領域定義語言，用於定義規劃問題和領域，使用BNF語法。
  • Markov Decision Process（MDP）：馬爾可夫決策過程，一個數學框架，用於建模在部分可觀察環境中的決策制定過程。
  • FastDownward：一種經典的規劃算法，能夠處理在PDDL中定義的問題。
  • ALFWorld：一個以家庭任務為中心的文本環境，使用PDDL語義來產生文本觀察並支持高級文本動作。
  • TEACh：一個包含3215個對話的數據集，模擬用戶與機械人交互以執行家庭任務。
  • ByteSized32-SP：一個包含32個以推理為重點的文本遊戲的語料庫，擴展了原始ByteSized32，增加了用於評估LLM性能的狀態轉換。
  • PlanBench：一個旨在評估LLM規劃能力的測試案例集，涵蓋計劃生成、成本優化規劃、計劃驗證等方面。
  • Natural Plan：一個由旅行規劃、會議規劃和日曆安排三個任務組成的基準，評估LLM處理自然語言描述的規劃任務的能力。
  • LLM（Large Language Model）：大型語言模型，一種人工智能模型，專門處理和理解自然語言數據。
  • Task Decomposition：任務分解，將複雜任務分解為更小、更易於管理的子任務的過程。
  • Reasoning：推理，使用邏輯和證據得出結論的過程。
取自 "http://zh.wikiedge.org/index.php?title=WikiEdge:ArXiv-2409.01806&oldid=952"