Exploring and Benchmarking the Planning Capabilities of Large Language Models

📄 arXiv: 2406.13094v2 📥 PDF

作者: Bernd Bohnet, Azade Nova, Aaron T Parisi, Kevin Swersky, Katayoon Goshvadi, Hanjun Dai, Dale Schuurmans, Noah Fiedel, Hanie Sedghi

分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2024-06-18 (更新: 2024-11-02)

💡 一句话要点

构建基准测试与探索LLM在规划任务中的能力，并提出改进方法。

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

关键词: 大型语言模型 规划任务 基准测试 上下文学习 微调 思维链 自然语言处理 人工智能

📋 核心要点

  1. 现有LLM在经典规划和自然语言规划任务中表现不足，面临泛化性和推理能力的挑战。
  2. 通过构建综合基准测试套件、探索上下文学习、微调和思维链等方法来提升LLM的规划能力。
  3. 实验表明，增加上下文长度、微调和思维链推理均能有效提升LLM在规划任务中的性能。

📝 摘要（中文）

经典规划和自然语言规划任务对于现代大型语言模型（LLM）来说仍然是一个难题。本文为提升LLM的规划能力奠定了基础。首先，构建了一个综合的基准测试套件，涵盖经典规划基准和自然语言场景。该套件包括系统地生成不同难度级别任务实例的算法，从而能够对LLM的性能进行严格和系统的评估。其次，研究了使用多样本上下文学习来增强LLM规划，探索了增加上下文长度与提高规划性能之间的关系。此外，证明了在最优规划路径上微调LLM的积极影响。还探讨了思维链推理方法在提高LLM规划性能方面的有效性。此外，还探测了所提出的方法在分布外场景中的性能，评估了推广到新的和未见过的规划挑战的能力。最后，研究了模型的失效模式，并揭示了在不同基准测试中都成立的见解。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLM）在经典规划和自然语言规划任务中表现不佳的问题。现有方法在处理复杂规划问题时，泛化能力和推理能力存在明显不足，难以生成最优或可行的规划方案。缺乏系统性的评估工具和方法，难以有效衡量和提升LLM的规划能力。

核心思路：论文的核心思路是通过构建全面的基准测试套件，并结合多样本上下文学习、微调和思维链推理等技术，来提升LLM在规划任务中的性能。通过基准测试套件，可以系统地评估LLM在不同难度级别和不同类型的规划任务中的表现。通过上下文学习、微调和思维链推理，可以增强LLM的推理能力和泛化能力，使其能够更好地解决复杂的规划问题。

技术框架：论文的技术框架主要包括以下几个部分：1) 构建综合的基准测试套件，涵盖经典规划基准和自然语言场景；2) 研究多样本上下文学习，探索上下文长度与规划性能之间的关系；3) 在最优规划路径上微调LLM；4) 探索思维链推理方法；5) 在分布外场景中评估模型的性能；6) 分析模型的失效模式。

关键创新：论文的关键创新在于：1) 构建了一个综合的基准测试套件，可以系统地评估LLM在不同类型的规划任务中的表现；2) 探索了多样本上下文学习、微调和思维链推理等技术在提升LLM规划能力方面的有效性；3) 对模型的失效模式进行了深入分析，揭示了LLM在规划任务中存在的局限性。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 基准测试套件的设计，包括任务实例的生成算法和评估指标；2) 上下文学习的设计，包括上下文样本的选择和组织方式；3) 微调的设计，包括微调数据的选择和训练策略；4) 思维链推理的设计，包括推理步骤的生成和执行方式。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文构建的基准测试套件为LLM规划能力评估提供了标准。实验结果表明，增加上下文长度、微调和思维链推理均能有效提升LLM在规划任务中的性能。例如，在某些任务上，微调后的LLM性能提升了显著百分比（具体数据未知）。此外，论文还对模型的失效模式进行了深入分析，为进一步改进LLM的规划能力提供了有价值的见解。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于机器人导航、任务调度、游戏AI、智能助手等领域。通过提升LLM的规划能力，可以使智能体更好地理解和解决复杂的规划问题，从而实现更智能、更自主的行为。未来，该研究可以进一步扩展到更复杂的规划场景，例如多智能体协作规划、动态环境下的规划等。

📄 摘要（原文）

Classical and natural language planning tasks remain a difficult domain for modern large language models (LLMs). In this work, we lay the foundations for improving planning capabilities of LLMs. First, we construct a comprehensive benchmark suite encompassing both classical planning benchmarks and natural language scenarios. This suite includes algorithms to methodically generate instances of tasks with varying levels of difficulty, allowing for rigorous and systematic evaluation of LLM performance. Next, we investigate the use of many-shot in-context learning to enhance LLM planning, exploring the relationship between increased context length and improved planning performance. In addition, we demonstrate the positive impact of fine-tuning LLMs on optimal planning paths. We also probe the efficacy of chain-of-thought reasoning methods to improve LLM planning performance. Moreover, we probe the performance of the proposed methods in out-of-distribution scenarios, assessing the ability to generalize to novel and unseen planning challenges. Finally, we investigate model's failure modes and reveal insights that hold true across different benchmarks.