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语言模型非短视生成用于推理和规划
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原文中文，约1500字，阅读约需4分钟。
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内容提要
本研究探讨了大型语言模型（LLMs）在自动规划中的应用，发现其自主生成计划的能力有限。通过引入LLM + P框架和RAP推理框架，研究表明LLMs在启发式模式下能改善其他智能计划器的搜索过程。此外，提出了LLM-模块化框架，结合外部验证器以提高规划和推理的准确性，解决了LLMs在多步推理中的不一致性问题。
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关键要点
- 研究发现大型语言模型（LLMs）自主生成可执行计划的能力非常有限，成功率仅约3%。
- 提出LLM + P框架，将经典计划器的优点结合到LLMs中，能够通过自然语言描述解决计划问题，提供大多数问题的最优解。
- 引入基于Monte Carlo搜索算法的RAP推理框架，显示出在效率和准确率上优于现有方案。
- LLMs在启发式模式下能改善其他智能计划器的搜索过程，并提供反馈以验证计划质量。
- 提出LLM-模块化框架，将LLMs与外部验证器结合，提供更好的神经符号方法，扩展基于模型的规划/推理范围。
- 通过引入Q*框架，缓解LLMs在多步推理中产生的错误和不一致性，展示了方法的优越性。
- 构建动作模式库并引入语义验证和排序模块，实现完全自动化规划管道，显示出在规划任务中的优越性。
- 整合解算器生成的反馈，提出四种提示策略，显著改善LLMs解决中等难度问题的能力。
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延伸问答
大型语言模型在自动规划中的表现如何？
大型语言模型在自主生成可执行计划方面的成功率仅约3%，表现非常有限。
LLM + P框架的主要优势是什么？
LLM + P框架结合了经典计划器的优点，能够通过自然语言描述解决计划问题，并提供大多数问题的最优解。
RAP推理框架是如何提高效率和准确率的？
RAP推理框架基于Monte Carlo搜索算法，利用世界模型进行计划生成和复杂推理，效率和准确率均优于现有方案。
LLM-模块化框架的作用是什么？
LLM-模块化框架将LLMs与外部验证器结合，提供更好的神经符号方法，扩展基于模型的规划和推理范围。
如何解决LLMs在多步推理中的不一致性问题？
通过引入Q*框架，可以缓解LLMs在多步推理中产生的错误和不一致性，指导模型选择最有前途的下一步。
该研究提出了哪些提示策略来改善LLMs的表现？
研究提出了四种不同的提示策略，通过整合解算器生成的反馈，显著改善LLMs在中等难度问题上的解决能力。
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