源自：自动化学报
作者：秦龙, 武万森, 刘丹, 胡越, 尹全军, 阳东升, 王飞跃
“人工智能技术与咨询” 发布
摘 要
随着深度学习和自然语言处理技术的进步, 大语言模型(Large language models, LLMs)展现出巨大潜力. 尽管如此, 它们在处理复杂任务时仍存在局限性, 特别是在任务需要结合规划及外部工具调用的场合. 面向这一挑战, 提出国内首个以军事游戏为背景的中文的复杂任务规划与执行数据集(Complex task planning and execution dataset, CTPaE), 以及一个基于LLMs的自主复杂任务规划 (Complex task planning, CTP) 处理框架AutoPlan. 该框架可以对复杂任务进行自主规划得到元任务序列, 并使用递进式ReAct提示 (Progressive ReAct prompting,PRP) 方法对已规划的元任务逐步执行. 该框架的有效性通过在CTPaE上的实验及与其他经典算法的比较分析得到了验证.
关键词
大语言模型 / 工具调用 / 多步推理 / 深度学习
1 相关研究
2 复杂任务规划与执行数据集 CTPaE
3 AutoPlan 模型
4 实验与结果分析
5 结论与展望
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