Główne pojęcia
大規模言語モデル(LLMs)を使用して、AI計画タスクにおけるモデル空間推論の問題を解決することが可能である。
Streszczenie
この記事は、大規模言語モデル(LLMs)を使用して、自動計画タスクにおけるモデル空間編集の目的で初めて取り組んだものです。著者らは、AI計画文献で研究されてきた2つの異なる種類のモデル空間問題を探求し、LLMがこれらのタスクに与える影響を探求しています。実験的に示された結果は、LLMのパフォーマンスが従来から使われてきた組み合わせ探索(CS)と対比してどう変化するかを明らかにしました。また、LLMが将来の計画タスクにおけるモデル空間推論へさらなる進出を示唆する有望な結果を示しています。
Statystyki
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Cytaty
"Can LLMs fix issues with reasoning models?" - Turgay Caglar et al.
"This is the first work to look at the application of large language models (LLMs) for the purpose of model space edits in automated planning tasks." - Turgay Caglar et al.
"Our experiments show promising results suggesting further forays of LLMs into the exciting world of model space reasoning for planning tasks in the future." - Turgay Caglar et al.