Planificadores Prolog a partir de LLMs: Un enfoque sorprendentemente eficaz
Este artículo explora el uso de Modelos de Lenguaje Grande (LLMs) para generar planificadores Prolog, aprovechando las capacidades de búsqueda combinatoria de Prolog. Los autores argumentan que los LLMs son más adecuados para traducir lenguaje natural a Prolog que para planificar directamente. Su enfoque implica solicitar a un LLM que traduzca descripciones de problemas a código Prolog, que luego es utilizado por un motor Prolog para realizar la planificación. Se proporciona una guía de solicitud detallada, centrándose en la generación de hechos de estado, predicados de acción y predicados de verificación. Este enfoque elude las limitaciones de los LLMs en la planificación directa, al tiempo que utiliza las fortalezas de Prolog en el razonamiento lógico y la búsqueda combinatoria. El método ha demostrado ser eficaz en varios problemas de planificación de juguete.