Detecting and Characterizing Planning in Language Models

📄 arXiv: 2508.18098v1 📥 PDF

作者: Jatin Nainani, Sankaran Vaidyanathan, Connor Watts, Andre N. Assis, Alice Rigg

分类: cs.CL, cs.LG

发布日期: 2025-08-25

备注: 9 pages, 4 figures

💡 一句话要点

提出形式化标准以检测语言模型中的规划行为

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 语言模型 规划行为 即兴生成 代码生成 自然语言处理 指令调优 多步骤推理

📋 核心要点

  1. 现有研究假设固定的规划范围，且多集中于单一提示，未能全面探讨语言模型的规划能力。
  2. 本文提出形式化标准以检测语言模型中的规划行为，并开发半自动化注释管道进行验证。
  3. 实验结果表明，Gemma-2-2B模型在诗歌生成任务中通过即兴生成解决问题，并在MBPP任务中表现出规划与即兴的切换。

📝 摘要（中文）

现代大型语言模型（LLMs）在多步骤推理任务中表现出色。近期研究表明，LLMs可能会进行规划，即提前选择未来目标标记并生成中间标记以实现目标，而不仅仅是逐个即兴生成。然而，现有研究通常假设固定的规划范围，且多集中于单一提示或狭窄领域。为此，本文提出了形式化且因果基础的标准，以区分模型和任务中的规划与即兴生成，并将其操作化为半自动化注释管道。我们将该管道应用于Gemma-2-2B模型在MBPP代码生成基准和诗歌生成任务中的表现。研究发现，规划并非普遍适用，Gemma-2-2B在相同任务中通过即兴生成解决问题，并在MBPP任务中在规划与即兴之间切换。进一步表明，指令调优精炼了基础模型中的规划行为，而非从零开始创建。此研究为LLMs中规划的机制研究提供了可重复和可扩展的基础。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决如何有效区分语言模型中的规划与即兴生成行为的问题。现有方法往往假设固定的规划范围，未能全面探讨不同模型和任务中的规划能力。

核心思路：论文提出了一套形式化且因果基础的标准，能够系统性地检测和表征语言模型的规划行为，并将其实现为一个半自动化的注释管道，以便于在不同模型和任务中进行比较。

技术框架：整体架构包括标准定义、注释管道的设计与实现，以及在Gemma-2-2B和Claude 3.5 Haiku模型上的应用。主要模块包括数据预处理、规划行为检测和结果分析。

关键创新：最重要的技术创新在于提出了可操作的标准和注释管道，使得规划行为的检测更加系统化和可重复，填补了现有研究的空白。

关键设计：在注释管道中，关键参数设置包括规划范围的动态调整和多任务学习策略，损失函数设计则侧重于优化规划与即兴生成的区分度。

📊 实验亮点

实验结果显示，Gemma-2-2B模型在诗歌生成任务中主要依赖即兴生成，而在MBPP任务中则表现出规划与即兴的切换。这一发现表明，规划行为并非普遍适用，且指令调优能够有效精炼模型的规划能力。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自然语言处理、代码生成和创意写作等。通过深入理解语言模型的规划能力，可以提升模型在复杂任务中的表现，推动智能助手、自动编程和内容创作等领域的发展。

📄 摘要（原文）

Modern large language models (LLMs) have demonstrated impressive performance across a wide range of multi-step reasoning tasks. Recent work suggests that LLMs may perform planning - selecting a future target token in advance and generating intermediate tokens that lead towards it - rather than merely improvising one token at a time. However, existing studies assume fixed planning horizons and often focus on single prompts or narrow domains. To distinguish planning from improvisation across models and tasks, we present formal and causally grounded criteria for detecting planning and operationalize them as a semi-automated annotation pipeline. We apply this pipeline to both base and instruction-tuned Gemma-2-2B models on the MBPP code generation benchmark and a poem generation task where Claude 3.5 Haiku was previously shown to plan. Our findings show that planning is not universal: unlike Haiku, Gemma-2-2B solves the same poem generation task through improvisation, and on MBPP it switches between planning and improvisation across similar tasks and even successive token predictions. We further show that instruction tuning refines existing planning behaviors in the base model rather than creating them from scratch. Together, these studies provide a reproducible and scalable foundation for mechanistic studies of planning in LLMs.