摩根大通发表TRIP-PAL，大模型+自动规划器自动制作旅行规划，媲美小红书攻略

主要观点总结

本文介绍了摩根大通最近发表的旅行规划系统TRIP-PAL，该系统结合了大型语言模型（LLM）和自动规划器的优势来生成旅行计划。文章首先指出了旅行规划的复杂性和传统方法的局限性，然后介绍了TRIP-PAL的方法，包括如何从旅行信息中提取数据，并使用GPT-4和TRIP-PAL生成旅行计划。文章还讨论了相关工作、方法、评估结果以及未来研究方向。

关键观点总结

关键观点1: 旅行规划的复杂性及传统方法的局限性

旅行规划涉及多种因素，传统方法依赖问题形式化、网络源信息提取和问题解决器，存在一些问题。

关键观点2: TRIP-PAL系统的介绍

TRIP-PAL结合了LLMs和自动规划器的优势，能够生成满足约束并优化用户效用的旅行计划。

关键观点3: 与GPT-4的比较

实验证明，TRIP-PAL在生成旅行计划时优于GPT-4，后者在生成计划时存在有效性和质量问题。

关键观点4: 旅行规划的方法与评估

文章介绍了如何从旅行信息中提取数据并使用GPT-4和TRIP-PAL生成旅行计划的方法。评估部分包括实验设置、基准、指标和结果。

关键观点5: 未来研究方向

将实时信息集成到规划过程中，以进一步增强生成计划的实用性和适应性，并将混合方法扩展到其他领域是未来的研究方向。

文章预览

“ TRIP-PAL: Travel Planning with Guarantees by Combining Large Language Models and Automated Planners ” 制作 旅行规划是旅行前必不可少的一个步骤，费时费力。在大模型发展火热的今天，是否可以利用大模型帮助我们只做 旅行 规划呢？今天我们来看一下摩根大通最近发表的TRIP-PAL， 结合LLM和自动规划器的优势，生成旅行计划，保证满足约束并优化用户效用。 论文地址 ：https://arxiv.org/pdf/2406.10196 摘要 旅行规划是一个复杂的任务，传统方法依赖于问题形式化、从网络源提取信息和使用问题解决器生成有效解决方案。最近的大型语言模型(LLM)直接从用户请求中输出计划，但存在一些问题。我们提出了TRIP-PAL，结合LLM和自动规划器的优势，生成旅行计划，保证满足约束并优化用户效用。实验证明，TRIP-PAL在生成旅行计划时优于LLM。 简介 旅行规划是一个复杂的过程，涉及找 ………………………………