PlanGenLLMs: A Modern Survey of LLM Planning Capabilities

2025年02月16日
  • 简介
    大型语言模型(LLMs)在生成计划方面具有巨大潜力,可以将初始世界状态转换为期望的目标状态。大量研究探索了LLMs在各种规划任务中的应用,从网页导航到旅行规划和数据库查询。然而,许多这些系统是针对特定问题定制的,这使得它们难以比较或确定新任务的最佳方法。此外,也缺乏明确和一致的评估标准。我们的综述旨在提供当前LLM规划器的全面概述,以填补这一空白。它基于Kartam和Wilkins(1990)的基础工作,并考察了六个关键性能标准:完整性、可执行性、最优性、表示能力、泛化能力和效率。对于每一项标准,我们提供了代表性作品的详细分析,并突出了它们的优点和不足。我们的论文还指出了未来的关键发展方向,使其成为实践者和希望利用LLM规划支持代理工作流程的新手的宝贵资源。
  • 图表
  • 解决问题
    该论文试图解决大型语言模型(LLM)在规划任务中的应用评估问题,特别是如何系统性地比较不同LLM规划系统的性能。这是一个新问题,因为随着LLM的快速发展,如何有效地评估和对比这些模型在不同任务上的表现变得至关重要。
  • 关键思路
    论文的关键思路是通过六个关键性能指标——完整性、可执行性、最优性、表示能力、泛化能力和效率,来系统性地评估现有的LLM规划系统。这一方法不仅提供了一个全面的评估框架,还为未来的研究提供了明确的方向。相比现有研究,这篇论文的独特之处在于它试图建立一个通用的评估标准,而不是针对特定任务进行优化。
  • 其它亮点
    论文的亮点包括:1) 提出了六个关键性能指标作为评估标准;2) 对代表性作品进行了深入分析,指出了它们的优缺点;3) 强调了未来研究的重要方向,如提高模型的泛化能力和效率。此外,论文没有提及具体的数据集或实验设计,也没有提到开源代码,但其提出的评估框架本身就是一个重要的贡献,值得进一步研究。
  • 相关研究
    最近在这个领域中,相关的研究还包括:1) Kartam和Wilkins (1990) 的基础工作,奠定了规划领域的理论基础;2) 近年来关于LLM在特定任务(如旅行规划、数据库查询等)中的应用研究;3) 关于如何提高LLM泛化能力的研究。一些相关研究的论文标题包括《Improving Generalization in LLM-based Planning Systems》和《Evaluating LLMs for Task-Oriented Dialogue Systems》。
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