SokoBench: Valutazione della Pianificazione e del Ragionamento a Lungo Termine nei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni
Immagine generata da Gemini AI
Un nuovo studio valuta in modo sistematico le capacità di pianificazione a lungo termine dei modelli di ragionamento avanzati (Large Reasoning Models, LRM) utilizzando un benchmark basato su puzzle di Sokoban semplificati. I risultati evidenziano un significativo calo delle prestazioni quando sono necessari più di 25 movimenti, sottolineando le limitazioni nella loro capacità di pianificazione anticipata. I miglioramenti ottenuti tramite strumenti del Planning Domain Definition Language (PDDL) mostrano solo modesti progressi, suggerendo che rimangono inalterate delle limitazioni architetturali fondamentali, nonostante le tecniche di scalabilità.
SokoBench: Benchmark Valuta la Pianificazione a Lungo Termine nei Grandi Modelli Linguistici
Ricerche recenti hanno rivelato importanti intuizioni sulle capacità di pianificazione a lungo termine dei modelli di ragionamento all'avanguardia (LRM). Un nuovo benchmark, chiamato SokoBench, valuta questi modelli attraverso una serie di rompicapi semplificati di Sokoban progettati per isolare le complessità della pianificazione a lungo termine.
Questa valutazione evidenzia un marcato calo nelle performance degli LRM quando vengono incaricati di risolvere problemi che richiedono più di 25 mosse, indicando una limitazione fondamentale nella capacità dei modelli di pianificare in avanti.
Risultati del Benchmark
Il SokoBench è stato sviluppato per concentrarsi sulle sfide di pianificazione, consentendo ai ricercatori di esaminare le capacità intrinseche degli LRM nei compiti di ragionamento a lungo termine. I risultati indicano un costante degrado delle performance man mano che aumenta la lunghezza del percorso di soluzione richiesto.
- I modelli hanno dimostrato notevoli difficoltà con rompicapi che necessitano di oltre 25 mosse.
- Il calo delle performance suggerisce limitazioni nel modo in cui gli LRM possono proiettare stati futuri.
Il team di ricerca ha incorporato strumenti di parsing e risoluzione del Planning Domain Definition Language (PDDL) negli LRM, portando a modesti miglioramenti delle performance, ma non compensando completamente le carenze osservate.
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📰 Fonte originale: https://arxiv.org/abs/2601.20856v1
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