LLMs Can Plan Only If We Tell Them

📄 arXiv: 2501.13545v1 📥 PDF

作者: Bilgehan Sel, Ruoxi Jia, Ming Jin

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2025-01-23

备注: ICLR 2025

💡 一句话要点

提出AoT+算法，提升LLM在复杂规划任务中的自主规划能力，超越人类基线。

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

关键词: 大型语言模型 自主规划 算法改进 长程规划 思维链 智能决策

📋 核心要点

  1. 现有方法依赖外部反馈或受控环境，计算和开发成本高昂，且即使是GPT-4在标准规划任务中也难以匹敌人类。
  2. 论文提出AoT+算法，旨在提升LLM的自主规划能力，使其能够独立生成高质量的长程规划。
  3. 实验结果表明，AoT+在规划基准测试中超越了先前方法和人类基线，实现了最先进的性能。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLM）在自然语言处理和推理方面表现出显著的能力，但它们在自主规划方面的有效性一直备受争议。现有的研究通常利用带有外部反馈机制或在受控环境中的LLM进行规划，但由于需要仔细设计和迭代反向提示，这些方法通常涉及大量的计算和开发资源。此外，即使是最先进的LLM（如GPT-4），在没有额外支持的情况下，也难以在标准规划基准（如Blocksworld）上与人类的表现相媲美。本文研究了LLM是否能够独立生成与人类基线相媲美的长程规划。我们对Algorithm-of-Thoughts（AoT）进行了改进，称之为AoT+，在规划基准测试中实现了最先进的结果，自主地超越了先前的方法和人类基线。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLM）在复杂规划任务中自主规划能力不足的问题。现有方法通常需要外部反馈、受控环境或大量的计算资源进行迭代优化，难以实现真正意义上的自主规划，并且在标准规划基准上表现不佳，无法与人类水平相媲美。

核心思路：论文的核心思路是通过改进Algorithm-of-Thoughts (AoT) 算法，使其能够更好地利用LLM的内在推理能力，从而在没有外部干预的情况下，自主生成高质量的长程规划。这种改进旨在提升LLM在复杂问题空间中的探索和决策能力。

技术框架：论文提出的AoT+算法是对原有AoT算法的增强，具体的框架细节在论文中未详细说明，但可以推断其仍然遵循一种迭代式的思维链方法，即通过引导LLM逐步思考和规划，最终生成完整的行动序列。关键在于如何更有效地引导LLM进行思考，并避免陷入局部最优解。

关键创新：论文的关键创新在于对AoT算法的改进，使其在规划基准测试中实现了超越人类基线的性能。虽然具体改进细节未知，但可以推测可能包括更有效的提示工程、更智能的搜索策略或更强大的状态评估机制。与现有方法的本质区别在于，AoT+更加强调LLM的自主性和内在推理能力，减少了对外部干预的依赖。

关键设计：由于论文摘要未提供具体的技术细节，AoT+的关键设计未知。可能涉及的关键设计包括：更有效的提示模板设计，用于引导LLM进行规划；更智能的搜索策略，用于探索更大的问题空间；更精确的状态评估函数，用于评估中间状态的优劣；以及更鲁棒的错误恢复机制，用于处理规划过程中的意外情况。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文提出的AoT+算法在规划基准测试中取得了最先进的结果，超越了先前的方法和人类基线。虽然具体的性能数据和提升幅度未知，但这一结果表明，通过有效的算法设计，LLM可以具备强大的自主规划能力。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于机器人自主导航、任务规划、游戏AI等领域。通过提升LLM的自主规划能力，可以减少对人工干预的依赖，提高系统的智能化水平和适应性。未来，该技术有望在智能制造、自动驾驶、智能家居等领域发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) have demonstrated significant capabilities in natural language processing and reasoning, yet their effectiveness in autonomous planning has been under debate. While existing studies have utilized LLMs with external feedback mechanisms or in controlled environments for planning, these approaches often involve substantial computational and development resources due to the requirement for careful design and iterative backprompting. Moreover, even the most advanced LLMs like GPT-4 struggle to match human performance on standard planning benchmarks, such as the Blocksworld, without additional support. This paper investigates whether LLMs can independently generate long-horizon plans that rival human baselines. Our novel enhancements to Algorithm-of-Thoughts (AoT), which we dub AoT+, help achieve state-of-the-art results in planning benchmarks out-competing prior methods and human baselines all autonomously.