Prolog-Planer aus LLMs: Ein überraschend effektiver Ansatz
Dieser Artikel untersucht die Verwendung großer Sprachmodelle (LLMs) zur Generierung von Prolog-Planern, wobei die kombinatorischen Suchfähigkeiten von Prolog genutzt werden. Die Autoren argumentieren, dass LLMs besser geeignet sind, natürliche Sprache in Prolog zu übersetzen, als direkt zu planen. Ihr Ansatz besteht darin, ein LLM aufzufordern, Problembeschreibungen in Prolog-Code zu übersetzen, der dann von einer Prolog-Engine zur Planung verwendet wird. Eine detaillierte Anleitung zum Prompting wird bereitgestellt, wobei der Fokus auf der Generierung von Zustandsfakten, Aktionsprädikaten und Überprüfungsprädikaten liegt. Dieser Ansatz umgeht die Einschränkungen von LLMs bei der direkten Planung und nutzt gleichzeitig die Stärken von Prolog in logischem Denken und kombinatorischer Suche. Die Methode hat sich bei verschiedenen spielzeughaften Planungsproblemen als effektiv erwiesen.