GNN4TaskPlan：基于图学习的任务规划

GNN4TaskPlan：基于图学习的任务规划

GNN4TaskPlan [NeurIPS 2024] Official implementation for paper "Can Graph Learning Improve Planning in LLM-based Agents?" 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/gn/GNN4TaskPlan

项目介绍

GNN4TaskPlan 是一项基于图学习技术来改善大型语言模型（LLM）代理任务规划能力的研究项目。本项目是 NeurIPS 2024 论文 "Can Graph Learning Improve Planning in LLM-based Agents?" 的官方实现。任务规划的目标是将复杂的用户请求分解为可解决的子任务，以完成原始请求。在本项目中，研究者通过理论分析揭示了注意力偏差和自回归损失阻碍了 LLM 在图上决策制定的能力，并引入了额外的图神经网络（GNN）用于子任务检索。

项目技术分析

GNN4TaskPlan 项目技术核心在于利用图神经网络来优化任务规划中的决策过程。传统的大型语言模型在处理复杂的任务规划时，由于注意力机制和自回归损失的固有偏差，往往难以有效执行。本项目通过引入 GNN，无论是训练的还是非训练的方法，都能显著提高任务规划的效率和准确性。

项目提供的技术方案包括：

• 非训练方法：直接利用 LLM 进行推理、在任务图上进行迭代搜索（包括贪心搜索、自适应搜索和束搜索三种变体），以及采用 SGC 方法。
• 训练方法：训练 GNN 来优化子任务检索，并在训练数据上进行微调。

项目技术应用场景

GNN4TaskPlan 可应用于多种场景，尤其是需要智能代理执行复杂任务规划的场合，如：

• 对话系统：在用户与系统交互时，将用户请求分解为具体的操作步骤。
• 自动化任务执行：如智能家居控制、机器人路径规划等。
• 软件开发：在软件测试和部署过程中，自动规划任务执行顺序。

项目特点

GNN4TaskPlan 项目具有以下显著特点：

1. 创新性：首次提出结合图学习和大型语言模型进行任务规划。
2. 高效性：实验证明，该方法在多种 LLM 和规划基准测试中，以更少的计算时间超越现有解决方案。
3. 通用性：既支持训练-free 方法，也支持训练-based 方法，适用于不同需求。
4. 易于部署：提供详细的部署指南，支持多种开源 LLM 的快速部署。

推荐语

GNN4TaskPlan 项目以其独特的视角和创新的解决方案，为任务规划领域带来了一股清新之风。通过深入分析大型语言模型在任务规划中的局限，并巧妙地引入图学习技术，该项目不仅提高了任务规划的效率和准确性，还为相关领域的研究和应用提供了新的视角和工具。无论您是研究人员、开发者还是对任务规划感兴趣的从业者，GNN4TaskPlan 都值得您关注和尝试。加入我们，共同探索图学习在任务规划中的应用潜力！

GNN4TaskPlan [NeurIPS 2024] Official implementation for paper "Can Graph Learning Improve Planning in LLM-based Agents?" 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/gn/GNN4TaskPlan