Symbolic WMs

神经符号协同框架增强LLM世界建模能力

研究人员开发了一个名为神经符号协同（NeSyS）的新框架，以提高大型语言模型（LLM）的世界建模能力。NeSyS结合了LLM的语义表达能力和符号模型的逻辑一致性，解决了LLM在确定性场景中容易产生幻觉的问题。该框架在LLM和符号规则之间交替训练，提高了在ScienceWorld、WebShop和PlanCraft等基准测试中的数据效率和预测准确性。这种方法在开放式任务中通过一步前瞻来提高代理奖励方面也显示出潜力。