IBM Research发布论文，探讨如何使用大语言模型（LLMs）来自动生成规划领域的模型。在人工智能规划领域，创建领域模型通常需要人工手动完成，这限制了规划技术的普及和应用。为了使规划过程更加自动化和易于访问，研究者们希望能够自动从简单的文本描述中生成这些领域模型。
例如，你有一个物流公司，需要规划无人机的送货路线。传统上，你可能需要一个专业的规划人员来手动创建一个领域模型，定义无人机可以执行的动作和环境的状态。通过这篇论文提出的方法，你可以简单地用自然语言描述这个物流问题，然后让一个大型语言模型自动生成相应的规划领域模型，从而快速得到无人机的送货路线规划。总结来说，这项研究展示了如何利用大型语言模型来自动化生成规划领域的模型，这有助于降低技术门槛，使得规划技术能够更广泛地应用于各种场景。
主要功能：
- 自动化领域模型生成：该研究旨在自动化从自然语言描述生成规划领域模型的过程。
- 评估LLMs生成的领域：通过比较领域实例的计划集合来自动评估由LLMs生成的领域模型。
主要特点：
- 利用大型语言模型：研究使用了包括编码和聊天模型在内的7种不同的大型语言模型。
- 多领域评估：在9个不同的规划领域和三类自然语言领域描述下进行了实证分析。
- 无需人工专家评估：提出了两个不依赖于人工评估的度量标准来评估领域质量。
工作原理：
- 领域模型转换：将现有的PDDL（Planning Domain Definition Language）领域模型中的所有动作方案转换成自然语言描述。
- 上下文学习：使用上下文学习技术，通过示例输入和输出来提高LLMs在特定任务上的表现。
- 动作生成：LLMs根据自然语言描述和上下文示例生成PDDL动作。
- 自动化评估：通过与原始领域模型的比较，自动化评估生成的领域模型的质量。
具体应用场景：
- 自动化规划：在需要自动化生成规划任务的领域，如机器人路径规划、资源调度等。
- 知识工程：在知识工程任务中，帮助将自然语言描述的问题转化为符号化表示，以便使用符号方法解决问题。
- 教育和培训：在教育领域，帮助学生理解规划领域的基础知识和概念。
0条评论