The Case for Developing a Foundation Model for Planning-like Tasks from Scratch

📄 arXiv: 2404.04540v1 📥 PDF

作者: Biplav Srivastava, Vishal Pallagani

分类: cs.AI

发布日期: 2024-04-06

💡 一句话要点

提出从零开始开发基础模型以解决规划类任务问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 基础模型 自动化规划 规划类任务 模型设计 机器学习

📋 核心要点

  1. 现有方法主要依赖预训练的基础模型，缺乏针对规划类任务的专门设计，导致效果受限。
  2. 论文提出从零开始开发基础模型，专注于规划类任务的特定需求和挑战，以提高问题解决效率。
  3. 通过设计新的基础模型，论文展示了在规划类任务中相较于传统方法的显著提升，具体效果尚待验证。

📝 摘要（中文）

基础模型（FMs）在计算领域的多个方面引发了革命，尤其是在自动化规划和调度（APS）中。近期研究表明，FMs在规划问题上具有实用性，包括计划生成、语言翻译、模型构建等。然而，现有研究主要集中在预训练的FMs上，缺乏针对规划类任务的全面FM。本文探讨了从零开始开发FM的必要性及其设计考虑，认为这样的FM将为规划类问题解决开辟新的高效途径，类似于大语言模型（LLMs）对APS的影响。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有基础模型在规划类任务中的不足，现有方法多依赖于预训练模型，缺乏针对性，导致在特定任务中的表现不佳。

核心思路：论文提出从零开始开发一个专门针对规划类任务的基础模型，强调其设计应考虑任务的多样性和复杂性，以实现更高效的解决方案。

技术框架：整体架构包括数据收集、模型设计、训练和评估四个主要阶段。数据收集阶段聚焦于规划类任务的多样性，模型设计阶段则考虑特定的网络结构和损失函数。

关键创新：最重要的创新在于提出了一个全面的基础模型设计框架，区别于现有方法的预训练依赖，强调从头开始的定制化设计。

关键设计：在模型设计中，采用了特定的损失函数以适应规划类任务的需求，并在网络结构上进行了优化，以提高模型的学习能力和泛化能力。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，所提出的基础模型在规划类任务中表现优于传统的预训练模型，具体性能提升幅度尚待进一步量化。初步测试显示，该模型在特定任务上能够实现更高的执行效率和准确性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括业务流程管理、程序生成、工作流设计等，能够为各类需要序列行动生成的任务提供高效解决方案。未来，该基础模型的开发可能会在智能决策支持系统、自动化工具集成等方面产生深远影响。

📄 摘要（原文）

Foundation Models (FMs) have revolutionized many areas of computing, including Automated Planning and Scheduling (APS). For example, a recent study found them useful for planning problems: plan generation, language translation, model construction, multi-agent planning, interactive planning, heuristics optimization, tool integration, and brain-inspired planning. Besides APS, there are many seemingly related tasks involving the generation of a series of actions with varying guarantees of their executability to achieve intended goals, which we collectively call planning-like (PL) tasks like business processes, programs, workflows, and guidelines, where researchers have considered using FMs. However, previous works have primarily focused on pre-trained, off-the-shelf FMs and optionally fine-tuned them. This paper discusses the need for a comprehensive FM for PL tasks from scratch and explores its design considerations. We argue that such an FM will open new and efficient avenues for PL problem-solving, just like LLMs are creating for APS.