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A DbC Inspired Neurosymbolic Layer for Trustworthy Agent Design

Created by
  • Haebom

作者

Claudiu Leoveanu-Condrei

概要

本論文は、大規模言語モデル（LLM）の出力に対する検証可能性不足の問題を解決するために、契約による設計（DbC）とタイプ理論原理を適用した契約層を提案する。この契約層はすべてのLLM呼び出しを調停し、入力と出力の意味的および種類の要件を指定し、コンプライアンスのための確率的修正機能を提供します。これは、LLMをセマンティックパーサーと確率的ブラックボックスコンポーネントという二重視点として提示します。契約の満足は確率的であり、セマンティック検証は、明確に定義されたデータ構造のためのプログラマーによって指定された条件によって動作的に定義されます。さらに、この論文は、同じ契約を満たす2つのエージェントがその契約に対して機能的に同等であると主張する。

Takeaways、Limitations

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Takeaways：
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LLMの出力信頼性の向上：契約層を介してLLM出力の意味的精度とタイプの安定性を向上させることができます。
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LLMの機能的同等性の定義：同じ契約を満たすLLMは機能的に同等であると見なすことができるという新しい視点を提示します。
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LLMの二重特性の明確化：LLMをセマンティックパーサーと確率的ブラックボックスとして理解するための新しいフレームワークを提供します。
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プログラマブルセマンティック検証：プログラマが指定した条件でセマンティック検証を実行できます。
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Limitations：
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契約設計の難しさ：適切な契約を設計するには、かなりの努力と専門知識が必要になる可能性があります。
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確率的満足の限界：契約満足が確率的であるため、完全な信頼性を保証することはできません。
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セマンティック検証の主観性：プログラマが指定した条件によって、セマンティック検証の結果が異なる場合があります。
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契約層のパフォーマンスオーバーヘッド：契約層の追加によるパフォーマンスの低下の可能性。
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