使用神經符號語言模型和多層次目標分解實現快速準確的任務規劃

核心概念

提出一種新的神經符號任務規劃管道,利用神經網絡語言模型作為L-Model和L-Policy,通過將複雜任務分解為子目標來減少規劃時間並提高成功率。

摘要

本文提出了一種新的神經符號任務規劃管道,旨在解決當前符號規劃器和基於神經網絡語言模型(LLM)的規劃器的局限性。
首先,該管道利用多模態LLM同時處理圖像和文本提示,生成包含環境物體、初始狀態和目標狀態的PDDL問題描述。
其次,該管道利用LLM作為L-Model,將複雜的任務分解為多個子目標,從而減少整體的搜索空間,提高LLM的規劃準確率。
對於每個子目標,該管道根據子目標的複雜度,選擇使用符號規劃器或基於MCTS的LLM規劃器進行規劃。符號規劃器可以精確地解決相對簡單的子目標,而MCTS LLM規劃器則可以處理更加複雜的子目標。
實驗結果表明,與現有的LLM規劃器相比,該管道在不同的公開任務規劃域以及真實和模擬的機器人環境中,顯著減少了規劃時間,同時保持了較高的成功率。

統計資料

在Barman-new域中,當n增加時,符號LLM規劃器的規劃時間增加迅速,而MCTS LLM規劃器的規劃時間增加緩慢,表現更好。
在Blocksworld-new和Gripper-new域中,符號LLM規劃器的規劃時間增加較緩,優於MCTS LLM規劃器。
增加MCTS LLM規劃器中採樣計劃的數量(ns)可以提高成功率,但也會增加規劃時間。

引述

"我們提出的神經符號任務規劃管道顯著減少了規劃時間,同時保持了較高的成功率。"
"我們的MCTS LLM規劃器與和不使用目標分解的版本相比,成功率大幅提高,證明了目標分解策略的有效性。"

從以下內容提煉的關鍵洞見

Fast and Accurate Task Planning using Neuro-Symbolic Language Models and Multi-level Goal Decomposition

by Minseo Kwon,... 於 arxiv.org 10-01-2024

https://arxiv.org/pdf/2409.19250.pdf

深入探究

如何根據任務的複雜度,自動選擇使用符號規劃器還是MCTS LLM規劃器?

在本文中，根據任務的複雜度自動選擇使用符號規劃器或MCTS LLM規劃器的過程主要依賴於對子問題大小的估計。具體來說，當子問題的大小（|Pi|）被認為是適中的時候，可以使用符號規劃器來精確解決該子問題。這一判斷通常是基於最小描述長度（MDL）度量，雖然在實踐中，推導MDL可能相當困難。因此，研究者們可以通過實驗測量在樣本子問題上運行MCTS LLM規劃器或符號規劃器所花費的計劃時間來進行估算。如果這一估算值足夠高，則認為該子問題是複雜的，進而選擇MCTS LLM規劃器；反之，則使用符號規劃器。這種自動選擇的策略不僅提高了規劃的效率，還能在不同複雜度的任務中保持較高的成功率。

如何將本文提出的神經符號任務規劃管道與運動規劃(TAMP)進行更緊密的集成?

要將神經符號任務規劃管道與運動規劃（TAMP）進行更緊密的集成，可以考慮以下幾個方向。首先，應加強在任務規劃階段對運動規劃需求的考量，這意味著在生成子目標時，應考慮到機器人執行這些子目標所需的具體運動能力和限制。其次，可以在子目標生成過程中引入運動規劃的約束條件，這樣在生成的計劃中就能自動考慮到機器人的運動能力，從而減少後續運動規劃階段的計算負擔。此外，還可以探索將運動規劃的結果反饋到任務規劃中，以便在任務規劃過程中進行動態調整，這樣可以提高整體系統的靈活性和適應性。最後，進一步的研究可以集中在如何利用強化學習來優化這一集成過程，以便在實際操作中不斷改進規劃策略。

如何進一步提高LLM在長序列任務中的規劃準確性,例如通過引入強化學習或其他技術?

為了進一步提高大型語言模型（LLM）在長序列任務中的規劃準確性，可以考慮幾種技術的引入。首先，強化學習（RL）可以用來優化LLM的行為策略，通過獎勵機制來引導模型學習更有效的行動序列。具體來說，可以設計一個基於環境反饋的強化學習框架，讓LLM在執行任務的過程中不斷調整其策略，以提高成功率。其次，結合多模態學習技術，讓LLM能夠同時處理來自不同感知通道的信息（如視覺和語言），這樣可以增強模型對環境的理解，從而提高規劃的準確性。此外，利用知識圖譜或外部知識庫來增強LLM的常識推理能力，能夠幫助模型在面對複雜任務時做出更合理的決策。最後，進行模型的微調和增量學習，根據具體任務的特點進行針對性訓練，也能顯著提升LLM在長序列任務中的表現。