ResearchTweetShareHatena本記事では、LLMを活用したエージェントの計画立案能力に関する最新の研究結果を紹介します。人工知能の分野で長年の目標とされてきた”自律的な計画立案能力”について、現状のLLMエージェントがどこまで達成できているのか、そしてなぜ人間レベルの能力にはまだ及ばないのかを探る研究です。HR」を開始しました!登録後はオファーを受け取るだけのシンプルなサービスです!現在、期間限定で、ギフト券が必ずもらえる新規登録キャンペーンも行っています。分野において、”自律的に計画を立てる能力”を獲得することは長年の目標でした。”自律的に計画を立てる能力”とはすなわち、ゴールを達成するために必要な行動の順序を決定する能力のことです。この目標に向けて、これまでは特定のタスクに特化したシステムを作ることに焦点が当てられてきました。その結果、ある分野では正確な解決策を提供できるものの、汎用性に欠けたシステムが出来上がってきました。そんな中、LLMの登場で状況が変わってきました。LLMエージェントは従来と比較にならないほど様々な計画タスクに対応できる可能性があるのです。それでも人間レベルの計画能力にはまだ及びません。最新のモデルでも、複雑な現実世界の計画ベンチマークで15.6%の成功率しか達成できていません。今回研究者らは、現在のLLMエージェントがなぜ計画タスクで苦戦しているのかを明らかにしようとしています。エージェントの計画能力を向上させるための戦略を提案しています。そこで、計画の2つの重要な要素である「制約」と「質問」に注目しました。以下で研究内容とその結果を詳しく紹介します。当サイトの利用にはAIDBのアカウントが必要です。記事の購読には、アカウント作成後の決済が必要です。※ログイン/初回登録後、下記ボタンを押してください。AIDBとはプレミアム会員(記事の購読)について■サポートのお願いAIDBを便利だと思っていただけた方に、任意の金額でサポートしていただけますと幸いです。