計画におけるLLMの役割：計画グラフへのLLMの組み込み

計画合成は、専門家によって設計された、またはトレーニングデータや世界との相互作用から学習されたドメインモデルを前提に、与えられた初期状態から目標状態へ移行する一連の行動やポリシーを生成することを目的としています。大規模言語モデル（LLM）の新たな計画能力の主張に興味を持ち、LLMの計画効果を調査する提案がされていますが、LLMにおける市販の計画技術の利用は考慮されていません。本論文では、市販の計画フレームワークにおけるLLMの役割を調査することにより、LLMの計画能力についての洞察をさらに学ぶことを目指しています。そのために、著名な計画フレームワークの一つであるグラフベースの計画にLLMを組み込む有効性を調査し、相互制約生成レベルと制約解決レベルの二つの計画グラフのレベルに埋め込まれたLLMに基づく新しい計画フレームワークを提案します。私たちの提案したフレームワークのさまざまな計画ドメインにおける有効性を実証的に示します。