Systematic Analysis of LLM Contributions to Planning: Solver, Verifier, Heuristic

📄 arXiv: 2412.09666v1 📥 PDF

作者: Haoming Li, Zhaoliang Chen, Songyuan Liu, Yiming Lu, Fei Liu

分类: cs.AI, cs.CL

发布日期: 2024-12-12

💡 一句话要点

系统分析LLM在规划问题中的作用：求解器、验证器与启发式函数

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

关键词: 大型语言模型 规划问题 启发式搜索 用户偏好学习 问题求解 方案验证

📋 核心要点

  1. 现有规划方法在复杂问题上存在局限性，难以有效利用外部知识和用户偏好。
  2. 论文探索LLM在规划中的三种角色：求解器、验证器和启发式函数，并侧重于LLM作为启发式函数的潜力。
  3. 实验表明，LLM作为启发式函数能有效指导搜索，并提出新基准测试LLM学习用户偏好的能力。

📝 摘要（中文）

本文系统地分析了大型语言模型（LLM）在解决规划问题中的贡献。具体而言，我们研究了LLM作为问题求解器、解决方案验证器以及启发式指导以改进中间解决方案时的表现。分析表明，虽然LLM很难直接生成正确的计划，但它们更擅长以比较启发式函数的形式为中间/不完整的解决方案提供反馈信号。该评估框架为未来如何设计更好的基于LLM的树搜索算法以解决各种规划和推理问题提供了见解。我们还提出了一种新的基准，用于评估LLM即时学习用户偏好的能力，这在实际应用中具有广泛的应用。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在研究如何有效地利用大型语言模型（LLM）来解决规划问题。现有的规划方法在处理复杂、需要外部知识或用户偏好的问题时存在局限性，而LLM在理解自然语言和生成连贯文本方面表现出色，因此探索LLM在规划中的应用具有重要意义。

核心思路：论文的核心思路是将LLM作为规划过程中的不同组件进行评估，包括问题求解器、解决方案验证器和启发式指导。特别地，论文发现LLM在提供启发式反馈方面表现出色，能够有效地指导搜索过程，从而改进中间解决方案。这种思路利用了LLM的语言理解和生成能力，将其转化为对规划问题的指导信号。

技术框架：论文的整体框架包括三个主要部分：1) 使用LLM直接生成规划方案；2) 使用LLM验证给定的规划方案的正确性；3) 使用LLM作为启发式函数，为中间规划方案提供反馈，指导搜索过程。在启发式函数部分，LLM被用来比较不同的中间方案，并给出相对优劣的判断，从而引导搜索朝着更有希望的方向发展。

关键创新：论文最重要的技术创新点在于系统地分析了LLM在规划问题中的不同角色，并发现LLM作为启发式函数具有巨大的潜力。与直接使用LLM生成规划方案或验证方案相比，利用LLM提供启发式反馈能够更有效地利用LLM的优势，并克服其在精确推理方面的不足。此外，论文还提出了一个新的基准，用于评估LLM学习用户偏好的能力，这为LLM在实际规划应用中的部署提供了指导。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 设计了不同的提示工程（Prompt Engineering）方法，以指导LLM在不同角色下的行为；2) 采用了比较启发式函数的形式，让LLM对不同的中间方案进行排序，从而提供更有效的反馈信号；3) 构建了一个新的基准数据集，用于评估LLM学习用户偏好的能力，该数据集包含了不同用户的偏好信息，可以用来训练和评估LLM的性能。

🖼️ 关键图片

fig_0

📊 实验亮点

实验结果表明，虽然LLM直接生成正确规划方案的能力有限，但作为启发式函数，LLM能够显著提升规划性能。具体而言，LLM能够有效地识别和纠正中间方案中的错误，并指导搜索过程朝着更优的方向发展。此外，新提出的基准测试表明，LLM能够有效地学习用户偏好，并根据用户偏好调整规划方案。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于机器人导航、任务规划、智能助手等领域。通过利用LLM的语言理解和生成能力，可以使规划系统更好地理解用户意图、利用外部知识，并适应不同的环境和任务需求。未来，该研究有望推动LLM在更广泛的规划和决策问题中的应用。

📄 摘要（原文）

In this work, we provide a systematic analysis of how large language models (LLMs) contribute to solving planning problems. In particular, we examine how LLMs perform when they are used as problem solver, solution verifier, and heuristic guidance to improve intermediate solutions. Our analysis reveals that although it is difficult for LLMs to generate correct plans out-of-the-box, LLMs are much better at providing feedback signals to intermediate/incomplete solutions in the form of comparative heuristic functions. This evaluation framework provides insights into how future work may design better LLM-based tree-search algorithms to solve diverse planning and reasoning problems. We also propose a novel benchmark to evaluate LLM's ability to learn user preferences on the fly, which has wide applications in practical settings.