Planning
#NLP
#LanguageModel
Issue Date: 2023-05-21 Chain-of-Symbol Prompting Elicits Planning in Large Langauge Models, Hanxu Hu+, N_A, arXiv'23 Summary本論文では、LLMsを使用して複雑な計画タスクを解決するための新しいベンチマークであるNatural Language Planning（NLP）を提案し、CoSという新しい手法を導入して、LLMsがシンボリック表現をより理解しやすくすることを示した。CoSはChatGPTやInstructGPTでの入力トークン数を削減し、Brick Worldで60.8％の精度を達成するなど、性能の向上を実現した。 CommentLLMは複雑なプランニングが苦手なことが知られており、複雑な環境を自然言語ではなく、spatialでsymbolicなトークンで表現することで、プランニングの性能が向上したという話
OpenReview: https://openreview.net/forum?id=B0wJ5oCPdB
#NLP
#LanguageModel
Issue Date: 2023-04-25 LLM+P: Empowering Large Language Models with Optimal Planning Proficiency, Liu+, University of Texas at Austin, arXiv'23 CommentLLMは長いプランニングをすることが苦手だったが、classicalなplannerは適切なinputの形式に変換されていればすぐに最適なプランを導出できる、が、自然言語は受け付けない、といった互いが互いを補完し合う関係にあるので、両者を組み合わせました、という話。
LLMを利用して、planning problemを記述した自然言語をclassicalなplannerのinputへ変換。その後plannerで最適なplanを見つけ、自然言語にplanを逆翻訳する。
Issue Date: 2023-05-21 Chain-of-Symbol Prompting Elicits Planning in Large Langauge Models, Hanxu Hu+, N_A, arXiv'23 Summary本論文では、LLMsを使用して複雑な計画タスクを解決するための新しいベンチマークであるNatural Language Planning（NLP）を提案し、CoSという新しい手法を導入して、LLMsがシンボリック表現をより理解しやすくすることを示した。CoSはChatGPTやInstructGPTでの入力トークン数を削減し、Brick Worldで60.8％の精度を達成するなど、性能の向上を実現した。 CommentLLMは複雑なプランニングが苦手なことが知られており、複雑な環境を自然言語ではなく、spatialでsymbolicなトークンで表現することで、プランニングの性能が向上したという話
Issue Date: 2023-04-25 LLM+P: Empowering Large Language Models with Optimal Planning Proficiency, Liu+, University of Texas at Austin, arXiv'23 CommentLLMは長いプランニングをすることが苦手だったが、classicalなplannerは適切なinputの形式に変換されていればすぐに最適なプランを導出できる、が、自然言語は受け付けない、といった互いが互いを補完し合う関係にあるので、両者を組み合わせました、という話。
LLMを利用して、planning problemを記述した自然言語をclassicalなplannerのinputへ変換。その後plannerで最適なplanを見つけ、自然言語にplanを逆翻訳する。