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卓汉逵- 如何让大语言模型协助经典智能规划.pdf

上传人: 哆哆 编号:186307 2024-11-01 31页 4.67MB

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本文主要探讨了如何利用大型语言模型(LLMs)辅助智能规划,以提高规划的效率和质量。作者提出了一个名为Xplanner Platform的规划平台,该平台融合了LLMs的规划模型构建和规划求解,可应用于芯片布线、物理调参和化学逆向合成等多种场景。 关键数据包括:1)美国专利数据集中,从1976年到2016年9月的380万化学方程,经过数据清洗后剩下130万个反应方程;2)eMolecules分子库,包含大约2.3亿个商业可得的化合物;3)ChEMBL分子库,包含大约230万个类药物性质分子。 主要观点包括:1)将化合物分解为简单化合物和商业可获得化合物,进行单步逆向合成分析,最终找到多步的合成路径;2)利用分子库和化学有机网络技术,抽取化合物作为训练集、验证集和测试集;3)通过迁移性实验,使用ChEMBL分子库,验证所提出方法的有效性。 本文展示了知识获取、规划求解和动作序列的关键步骤,以及如何将LLMs应用于规划领域,为智能规划研究提供了新的思路和方法。
如何利用大模型提升智能规划效率? 大模型在智能规划中的应用前景如何? 如何将大模型与人类专家知识相结合,实现更高效的智能规划?
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