إطار تفكير يشبه الإنسان لمهام التخطيط متعددة المراحل باستخدام نماذج اللغة الكبيرة

أبرزت الدراسات الحديثة كفاءتها في بعض المهام البسيطة مثل الكتابة والترميز من خلال استراتيجيات تفكير متنوعة. ومع ذلك، لا يزال وكلاء نماذج اللغة الكبيرة يواجهون صعوبة في المهام التي تتطلب تخطيطًا شاملاً، وهي عملية تمثل تحديًا للنماذج الحالية وتظل قضية بحثية حيوية. في هذه الدراسة، نركز على تخطيط السفر، وهو مشكلة تخطيط متعددة المراحل، تشمل عدة مراحل مترابطة مثل تحديد الخطوط العريضة، جمع المعلومات، والتخطيط، وغالبًا ما تتميز بالحاجة إلى إدارة قيود وحالات عدم اليقين المختلفة. لقد واجهت الأساليب الحالية للتفكير صعوبة في التعامل بفعالية مع هذه المهمة المعقدة. يهدف بحثنا إلى معالجة هذا التحدي من خلال تطوير إطار تخطيط يشبه الإنسان لوكلاء نماذج اللغة الكبيرة، أي توجيه الوكيل لمحاكاة الخطوات المختلفة التي يتخذها الإنسان عند حل مشاكل متعددة المراحل. على وجه التحديد، ننفذ عدة استراتيجيات لتمكين وكلاء النماذج من إنشاء مخطط متماسك لكل طلب سفر، معكوسًا أنماط تخطيط الإنسان. بالإضافة إلى ذلك، ندمج كتلة الاستراتيجية وكتلة المعرفة في إطارنا: تساعد كتلة الاستراتيجية في جمع المعلومات، بينما توفر كتلة المعرفة المعلومات الأساسية للتخطيط التفصيلي. من خلال تجاربنا المكثفة، نُظهر أن إطارنا يحسن بشكل كبير قدرات التخطيط لوكلاء النماذج، مما يمكنهم من التعامل مع مهمة تخطيط السفر بكفاءة وفعالية محسنة. تعرض نتائجنا التجريبية الأداء الاستثنائي للإطار المقترح؛ عندما يُدمج مع GPT-4-Turbo، يحقق زيادة في الأداء بمقدار عشرة أضعاف مقارنة بالإطار الأساسي المُطبق على GPT-4-Turbo.