本論文では、大規模言語モデル(LLM)を使って、旅行プランニングの問題を満足性変調理論(SMT)問題として定式化し、SMTソルバーを対話的に使うことで、ユーザーの要求を満たす旅行プランを生成する手法を提案している。
まず、LLMを使ってユーザーの自然言語入力をJSON形式の問題記述に変換する。次に、SMTソルバーを使ってこの問題を解くための手順をLLMに生成させ、コードを生成する。SMTソルバーを使うことで、生成された旅行プランが制約条件を満たすことが保証される。
もし、ユーザーの要求が満たせない場合、SMTソルバーから得られる満足できない理由を分析し、LLMが対話的にユーザーに提案を行う。ユーザーのフィードバックを受けて、LLMが制約条件を修正し、再度SMTソルバーを呼び出す。
この手法をTravelPlannerベンチマークで評価したところ、98.9%の成功率を達成した。また、満足できない要求に対する修正提案の能力も高く、平均78.6%の成功率を示した。さらに、新しい制約条件にも柔軟に対応できることを確認した。
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Ключові висновки, отримані з
by Yilun Hao,Yo... о arxiv.org 04-19-2024
https://arxiv.org/pdf/2404.11891.pdfГлибші Запити