Integrando LLMs em Estruturas de Planejamento

Planejamento é sobre descobrir como sair de uma situação e chegar em outra. Por exemplo, digamos que você quer limpar o seu quarto. Você precisa pensar no que precisa ser feito, quais ferramentas você vai usar e os passos a seguir. Isso é planejamento. No mundo dos computadores, existem sistemas que ajudam a criar esses planos automaticamente.

Esses sistemas pegam informações sobre onde você começa (seu quarto bagunçado) e o que você quer alcançar (um quarto limpo) e criam uma lista de ações que você precisa tomar. Esse processo pode ser complicado e levar muito tempo. Às vezes, especialistas projetam esses sistemas, ou eles aprendem com dados e experiências, como um estudante aprendendo com a lição de casa.

#Modelos de Linguagem Grandes e Planejamento

Recentemente, teve umas discussões bem legais sobre modelos de linguagem grandes (LLMs). Esses são sistemas avançados que conseguem entender e gerar linguagem humana. Algumas pessoas acham que esses modelos também podem ser bons em planejamento, mas precisamos aprender mais sobre como eles podem ajudar nessa área.

Estudos anteriores analisaram como os LLMs podem gerar planos. No entanto, muitos desses estudos não aproveitaram as técnicas de planejamento existentes. Em vez disso, trataram os LLMs como sistemas independentes. Essa abordagem dificultou ver como os LLMs poderiam ajudar efetivamente com o planejamento usando técnicas de planejamento mais tradicionais.

#Nossos Objetivos de Pesquisa

Nosso trabalho visa aprofundar como os LLMs podem ajudar no planejamento ao inseri-los em estruturas de planejamento tradicionais. Estamos olhando especificamente para o uso de LLMs dentro de uma abordagem de planejamento baseada em grafos. Em termos simples, um sistema de Planejamento baseado em grafos usa um grafo para representar diferentes estados e ações. Ao adicionar LLMs a isso, queremos descobrir como eles podem tornar o planejamento mais eficaz.

#Como o Planejamento Baseado em Grafos Funciona

Em uma estrutura de planejamento baseada em grafos, existem diferentes níveis que representam ações e estados. Pense nisso como um mapa. Cada ponto no mapa mostra onde você pode ir e o que você pode fazer. Podemos ter níveis que mostram o estado atual, as ações potenciais que você pode tomar e os objetivos que você quer alcançar.

1. Nível de Ação: Esse nível mostra o que você pode fazer a seguir baseado na sua situação atual.
2. Nível de Estado: Esse mostra os resultados das ações que você pode tomar.

Quando expandimos o grafo de planejamento, podemos ver muitas ações possíveis em cada nível. No entanto, nem todas essas ações são úteis ou relevantes. É aí que os LLMs entram; eles podem ajudar a restringir as opções, tornando o processo de planejamento mais rápido e eficiente.

#Usando LLMs no Planejamento

Para incorporar os LLMs em nossa estrutura de planejamento, focamos em duas áreas principais:

1. Escolhendo Ações: Em cada nível de ação, queremos que os LLMs ajudem a identificar as melhores ações a serem tomadas. Em vez de considerar todas as ações possíveis, os LLMs podem sugerir as mais promissoras baseadas no estado atual e objetivos.

2. Identificando Conjuntos Candidatos: Quando olhamos para o retrocesso a partir do estado objetivo, pode haver muitos conjuntos de ações possíveis. Os LLMs podem ajudar a escolher apenas os conjuntos essenciais para focar, economizando tempo durante o processo de planejamento.

Essas duas contribuições podem ajudar a tornar o processo de planejamento mais tranquilo e eficiente.

#Como Construímos Nossa Estrutura

Nós projetamos um procedimento específico para integrar LLMs em planejamento baseado em grafos. Aqui está um esboço simples do que fizemos:

1. Criação do Plano: Começamos criando um grafo de planejamento baseado no problema que queremos resolver. Esse grafo serve como nossa base.
2. Seleção de Ações: Usando LLMs, geramos prompts baseados no que sabemos sobre o estado, ações e objetivos. Isso nos ajuda a selecionar as ações que têm mais chances de levar a uma solução.
3. Construção de Restrições: À medida que desenvolvemos nosso grafo de planejamento, também identificamos quaisquer restrições-situações em que certas ações não podem acontecer ao mesmo tempo.
4. Classificação de Ações: Depois que temos nossas ações e restrições, podemos pedir aos LLMs para ajudar a organizar as ações, facilitando ver quais considerar primeiro.

#Experimentando Nossa Estrutura

Para testar nossa estrutura, realizamos experimentos em diferentes cenários, incluindo logística, tarefas de limpeza e mais. Usamos vários métodos para comparar como nossa abordagem baseada em LLMs funcionou em relação aos métodos tradicionais de planejamento.

#Métricas para Avaliação

Medimos a eficácia da nossa estrutura de planejamento usando vários critérios:

1. Taxa de Sucesso: Quantos problemas conseguimos resolver com sucesso?
2. Número de Ações: Quantas ações precisamos considerar antes de encontrar uma solução?
3. Ações Mutuamente Exclusivas: Quantas ações foram descartadas porque não podiam acontecer juntas? Menos ações desse tipo levam a um planejamento mais rápido.
4. Camadas de Expansão: Quão profundo precisávamos ir em nosso grafo de planejamento? Menos camadas geralmente significam uma solução mais rápida.
5. Nodos de Busca: Quando procuramos soluções, quantas opções exploramos? Quanto menos, melhor.

#Domínios Testados

Escolhemos quatro domínios diferentes, cada um representando um cenário único:

• Tarefa de Garra: Envolve mover vários objetos com um braço robótico.
• Tarefa Miconic: Foca em usar elevadores para ajudar as pessoas a chegarem aos seus destinos.
• Logística: Envolve transportar itens entre diferentes locais.
• Comportamento de Filme: Simula ações tomadas enquanto assiste a um filme.

Para cada domínio, selecionamos aleatoriamente dez problemas para testar nossa estrutura e coletar dados.

#Resultados dos Experimentos

Nossos resultados mostraram que integrar LLMs em nossa estrutura de planejamento melhorou significativamente o desempenho.

#Taxas de Sucesso

Em nossos experimentos, descobrimos que nosso sistema baseado em LLM teve uma taxa de sucesso maior em resolver problemas de planejamento em comparação com métodos tradicionais. A assistência dos LLMs ajudou a refinar as ações e a agilizar o processo de planejamento.

#Expansão de Ações

Notamos também uma redução no número de ações que precisavam ser expandidas. Isso é importante porque menos expansões geralmente levam a um planejamento mais rápido. Os LLMs ajudaram a filtrar o grande número de ações possíveis para encontrar apenas as que eram relevantes.

#Ações Mutuamente Exclusivas

Outro resultado notável foi a diminuição de ações mutuamente exclusivas. Ao selecionar cuidadosamente as ações com a ajuda dos LLMs, reduzimos o número de ações conflitantes. Essa eficiência é crucial porque diminui o esforço computacional necessário para chegar a uma solução.

#Número de Camadas de Expansão

Nossa abordagem manteve um número relativamente estável de camadas de expansão. Essa consistência significa que conseguimos gerar sequências de ações quase ideais. A busca profunda durante o retrocesso permaneceu gerenciável, o que é fundamental para lidar com problemas mais complexos.

#Nodos de Busca

Durante a busca em profundidade por soluções, nossa abordagem cortou significativamente o número de nodos de busca. Essa redução significa que nossa estrutura foi mais eficiente em comparação com métodos tradicionais de planejamento em grafos, permitindo uma resolução de problemas mais rápida.

#Análise Detalhada dos Resultados

Olhando mais de perto nossos achados, notamos que os LLMs desempenharam um papel significativo na melhoria das tarefas de planejamento.

#Desempenho do LLM

Os experimentos indicaram que ao usar o GPT-4, nossos resultados foram significativamente melhores do que com o GPT-3.5. O modelo mais novo mostrou melhores habilidades de raciocínio e tomada de decisão, especialmente em tarefas que exigem sequências mais longas de ações.

#Poda para Frente

Nossa pesquisa também destacou a eficácia da poda para frente. Ao usar LLMs para filtrar ações desnecessárias no início do processo, melhoramos a eficiência geral. Esse processo nos permitiu focar nas ações mais promissoras e evitar complexidade desnecessária.

#Organização para Trás

Da mesma forma, a organização para trás ajudou a estruturar o processo de planejamento. Ao ter uma abordagem estruturada para selecionar quais ações retroceder, conseguimos navegar no grafo de planejamento de forma mais eficaz.

#Direções Futuras

Com base em nossas descobertas, há várias áreas que gostaríamos de explorar mais:

1. Uso Ótimo das Camadas: Precisamos determinar quais são as melhores camadas para a aplicação de LLMs para aumentar a eficiência. Mais pesquisas são necessárias nessa área.
2. Aprimorando os LLMs: Queremos encontrar maneiras de melhorar a capacidade dos LLMs de analisar ações complexas e predicados.
3. Escalabilidade: Abordar como fazer nossa estrutura funcionar efetivamente com problemas de planejamento em maior escala é crucial.
4. Desempenho em Tempo de Execução: Reconhecemos a necessidade de melhorar o desempenho em tempo de execução do nosso modelo. Investigar LLMs menores ou criar versões destiladas pode ser benéfico.

#Conclusão

Nosso estudo demonstra que incorporar LLMs em estruturas de planejamento tradicionais, particularmente planejamento baseado em grafos, pode levar a melhorias significativas nas taxas de sucesso e eficiência. Ao inserir LLMs no processo de planejamento, conseguimos navegar por problemas complexos de forma mais eficaz, economizando tempo e recursos.

A jornada de integrar LLMs ao planejamento está apenas começando, mas as percepções adquiridas até agora são promissoras. Acreditamos que uma exploração mais profunda nessa área levará a sistemas de planejamento ainda mais avançados, beneficiando uma ampla gama de aplicações, desde robótica até logística e além.