24年2月中科大和华为的论文“Understanding the planning of LLM agents: A survey”。 随着大语言模型(LLM)显示出显著的智能性,利用LLM作为自主智体的规划模块的进展引起了更多的关注。本调查首次系统地介绍了基于LLM的智体规划,涵盖了旨在提高规划能力的最新工作。对LLM Agent规划的现有工作进行分类,可分为任务分解...
• LLM的随机性质为选择过程增加了随机性,可能影响所选规划的一致性和可靠性。 4. 外部规划器辅助规划 (External Planner-Aided Planning) 尽管LLM在推理和任务分解方面展现出了强大的能力,但在面对具有复杂约束的环境时,例如数学问题求解或生成可执...
随着LLM的发展,目前向量数据库也成为了投资的重点领域,因为以Embedding存储,可以更有利于在大规模数据的前提下压缩信息和高效检索。 3.Planning模块 这一模块是最体现智能能力的模块,这个模块需要根据任务设定具体的执行方案。 Planning模块可以是两种结构,一种是Single-Path,这里引入CoT的概念(Chain of thought),可以要...
该工作主要梳理了LLM-based Agent 中的规划(planning)能力。 Paper:Understanding the planning of LLM agents: A survey ArXiv:https://arxiv.org/abs/2402.02716 文章中,作者将planning能力进一步细分为了五个维度: 1. 引言 (Introduction) 2. 任务分解 (Task Decomposition) 现实世界中的任务通常是复杂和多步骤...
该工作主要梳理了LLM-based Agent 中的规划(planning)能力。 Paper:Understanding the planning of LLM agents: A survey ArXiv:https://arxiv.org/abs/2402.02716 解释 文章中,作者将planning能力进一步细分为了五个维度: • 任务分解(Task Decomposition) ...
Planning模块可以是两种结构,一种是Single-Path,这里引入CoT的概念(Chain of thought),可以要求LLM基于任务一步步推理,形成一个解决方案。每一步推理后产出的内容可以再次输入给LLM去判断下一步如何走。 另一种是Muti-Path,这个方案更符合人类的思维方式,因为要解决问题,很难完全设定好端到端的流程,需要给出几种候...
已故的计算机科学家Drew McDermott曾经说过,规划只是一种语言的自动编程,每个原语都对应于可执行的操作(planning is just automatic programming on a language with primitives corresponding to executable actions)。 也就是说,广义上的规划可以写成程序,如果GPT-4或其他大模型可以正确地生成代码,那也就证明了LLM具有规...
从DemoGPT的运行框架和架构设计中可以发现，DemoGPT是一个面向代码生成操作的结构化方法。主要包括规划、任务创建、代码段生成、代码段合并、数据库保存，每个阶段都在确保最佳功能和效率方面发挥着关键作用。规划（Planning）：先根据用户的指令生成一个规划 当用户提交指令后，首先会调用规划模块，这一部分也是DemoGPT...
「LLM/大模型」用语言模型推理就是用世界模型规划 一、结结论写在前面 论文提出了“计划推理”(Reasoning via Planning，RAP)，这是一种新的LLM推理框架，它赋予了LLM进行类似人类战略规划的推理能力。论文的框架通过重新利用LLM同时充当世界模型和推理agent，使LLM能够模拟世界状态并预测行动结果，并通过蒙特卡罗树搜索...
增加了对于规划(planning)的相关工作介绍; 增补了许多脉络梳理内容,以及大量最新工作介绍; 此外,我们综述的中文翻译版本也在持续更新(针对v1版本进行了翻译,并持续更新) 论文链接:https://arxiv.org/abs/2303.18223 GitHub项目链接:https://github.com/RUCAIBox/LLMSurvey ...