Planeadores Prolog a partir de LLMs: Uma Abordagem Surpreendentemente Eficaz
Este artigo explora o uso de Modelos de Linguagem Ampla (LLMs) para gerar planejadores Prolog, aproveitando as capacidades de busca combinatória do Prolog. Os autores argumentam que os LLMs são mais adequados para traduzir linguagem natural para Prolog do que para planejar diretamente. Sua abordagem envolve solicitar a um LLM que traduza descrições de problemas para código Prolog, que é então usado por um mecanismo Prolog para executar o planejamento. Um guia de solicitação detalhado é fornecido, focando na geração de fatos de estado, predicados de ação e predicados de verificação. Esta abordagem contorna as limitações dos LLMs no planejamento direto, enquanto utiliza os pontos fortes do Prolog em raciocínio lógico e busca combinatória. O método mostrou ser eficaz em vários problemas de planejamento de brinquedo.
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