A Study on Training and Developing Large Language Models for Behavior Tree Generation

要約

この論文では、複雑なタスクのビヘイビア ツリー (BT) を自動的に生成するという困難なタスクに対処する際に、大規模言語モデル (LLM) の応用可能性を革新的に探求します。
従来の手動 BT 生成方法は非効率的であり、ドメインの専門知識に大きく依存しています。
一方、既存の自動 BT 生成テクノロジーは、タスクの複雑さ、モデルの適応性、信頼性に関するボトルネックに直面しています。
これらの課題を克服するために、LLM の堅牢な表現能力と推論能力を活用する新しい方法論を提案します。
この論文の主な貢献は、LLM に基づく BT 生成フレームワークの設計にあり、データ合成とモデル トレーニングからアプリケーション開発とデータ検証までのプロセス全体を網羅します。
BT 生成モデル (BTGen モデル) をトレーニングするために合成データが導入され、さまざまな複雑なタスクへの理解と適応性が強化され、全体的なパフォーマンスが大幅に向上します。
生成された BT の有効性と実行可能性を確保するために、データ検証の重要性を強調し、マルチレベル検証戦略を導入します。
さらに、中心的な要素として LLM を使用したさまざまなエージェントの設計および開発スキームを調査します。
この論文の研究が、LLM に基づく BT 生成に興味のある研究者にとって参考になることを願っています。

要約(オリジナル)

This paper presents an innovative exploration of the application potential of large language models (LLM) in addressing the challenging task of automatically generating behavior trees (BTs) for complex tasks. The conventional manual BT generation method is inefficient and heavily reliant on domain expertise. On the other hand, existing automatic BT generation technologies encounter bottlenecks related to task complexity, model adaptability, and reliability. In order to overcome these challenges, we propose a novel methodology that leverages the robust representation and reasoning abilities of LLMs. The core contribution of this paper lies in the design of a BT generation framework based on LLM, which encompasses the entire process, from data synthesis and model training to application developing and data verification. Synthetic data is introduced to train the BT generation model (BTGen model), enhancing its understanding and adaptability to various complex tasks, thereby significantly improving its overall performance. In order to ensure the effectiveness and executability of the generated BTs, we emphasize the importance of data verification and introduce a multilevel verification strategy. Additionally, we explore a range of agent design and development schemes with LLM as the central element. We hope that the work in this paper may provide a reference for the researchers who are interested in BT generation based on LLMs.

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