LLM-as-Formalizers

新的LLM方法增强复杂规划任务

研究人员引入了一种称为LLM-as-Higher-Order-Formalizer的新范式，以提高大型语言模型的规划能力。该方法解决了现有LLM-as-Formalizers的局限性，后者在需要将自然语言转换为结构化表示（如用于程序化求解器的PDDL）的复杂问题上存在困难。新方法涉及LLM生成捕获递归逻辑的高层程序，然后该程序生成更大的PDDL表示。这使得令牌输出与组合爆炸分离，从而在复杂的规划任务上获得更好的性能。