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Abstraction Generation for Generalized Planning with Pretrained Large Language Models

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μ €μž

Zhenhe Cui, Huaxiang Xia, Hangjun Shen, Kailun Luo, Yong He, Wei Liang

πŸ’‘ κ°œμš”

λ³Έ μ—°κ΅¬λŠ” λ²”μš© κ³„νš(GP)의 좔상화 λͺ¨λΈμΈ 질적 수치 κ³„νš(QNP) 생성에 사전 ν•™μŠ΅λœ λŒ€κ·œλͺ¨ μ–Έμ–΄ λͺ¨λΈ(LLM)을 ν™œμš©ν•˜λŠ” 방법을 νƒκ΅¬ν•©λ‹ˆλ‹€. GP 도메인 및 ν•™μŠ΅ μž‘μ—…μ„ LLM에 μž…λ ₯ν•˜μ—¬ 좔상 νŠΉμ§•μ„ μƒμ„±ν•˜κ³ , 초기 μƒνƒœ, μ•‘μ…˜ 집합, λͺ©ν‘œλ₯Ό QNP 문제둜 μž¬κ΅¬μ„±ν•˜λ„λ‘ μœ λ„ν•˜λŠ” ν”„λ‘¬ν”„νŠΈ ν”„λ‘œν† μ½œμ„ μ œμ•ˆν•©λ‹ˆλ‹€. λ˜ν•œ, μžλ™ 디버깅 기법을 톡해 좔상화 였λ₯˜λ₯Ό νƒμ§€ν•˜κ³  LLM이 이λ₯Ό μˆ˜μ •ν•˜λ„λ‘ μ•ˆλ‚΄ν•©λ‹ˆλ‹€.

πŸ”‘ μ‹œμ‚¬μ  및 ν•œκ³„

β€’
LLM을 ν™œμš©ν•˜μ—¬ λ²”μš© κ³„νš λ¬Έμ œμ— λŒ€ν•œ μœ μš©ν•œ QNP 좔상화λ₯Ό 생성할 수 μžˆμŒμ„ μ‹€ν—˜μ μœΌλ‘œ μž…μ¦ν–ˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€.
β€’
μžλ™ 디버깅 기법은 LLM이 μƒμ„±ν•œ μΆ”μƒν™”μ˜ 정확성을 ν–₯μƒμ‹œν‚€λŠ” 데 효과적인 역할을 ν•©λ‹ˆλ‹€.
β€’
ν˜„μž¬ LLM의 좔상화 생성 λŠ₯λ ₯은 μ—¬μ „νžˆ μ œν•œμ μ΄λ©°, νŠΉμ • GP 도메인 및 μž‘μ—…μ— λŒ€ν•œ μ„±λŠ₯ νŽΈμ°¨κ°€ μ‘΄μž¬ν•  수 μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€.
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