LLMによるPrologプランナー生成：驚くほど効果的なアプローチ
2025-04-02
本論文は、Prologの組み合わせ探索能力を活用した、大規模言語モデル（LLM）によるPrologプランナー生成を探求しています。著者らは、LLMは直接計画よりも自然言語をPrologに翻訳する方が得意であると主張しています。彼らのアプローチは、LLMに問題記述をPrologコードに翻訳させ、それをPrologエンジンで計画を実行するというものです。状態事実、アクション述語、チェック述語の生成に焦点を当てた、詳細なプロンプトガイドが提供されています。このアプローチは、直接計画におけるLLMの限界を回避しつつ、Prologの論理推論と組み合わせ探索の長所を活用しています。この方法は、様々な玩具計画問題で有効であることが示されています。
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