Arxiv hàng ngày

Đây là trang tổng hợp các bài báo về trí tuệ nhân tạo được xuất bản trên toàn thế giới.
Trang này sử dụng Google Gemini để tóm tắt nội dung và hoạt động phi lợi nhuận.
Bản quyền của các bài báo thuộc về tác giả và tổ chức liên quan; khi chia sẻ, chỉ cần ghi rõ nguồn.

LAG: Thế hệ tăng cường logic từ góc nhìn Descartes

Created by
  • Haebom

Tác giả

Yilin Xiao, Trang Chu, Qinggang Zhang, Su Dong, Shengyuan Chen, Xiao Huang

Phác thảo

Bài báo này đề xuất Logic Augmented Generation (LAG), một mô hình mới lấy cảm hứng từ tư duy phương pháp luận của Descartes, nhằm giải quyết vấn đề ảo giác phát sinh khi các mô hình ngôn ngữ quy mô lớn (LLM) thực hiện các nhiệm vụ đòi hỏi kiến thức chuyên sâu. LAG phân tích các câu hỏi phức tạp thành các câu hỏi con nguyên tử, được sắp xếp theo các phụ thuộc logic và giải quyết chúng theo trình tự, tận dụng các câu trả lời trước đó để hướng dẫn việc truy xuất theo ngữ cảnh cho các câu hỏi con tiếp theo. Hơn nữa, nó tích hợp một cơ chế kết thúc logic giúp dừng suy luận khi gặp phải một câu hỏi con không thể trả lời, ngăn chặn sự lan truyền lỗi và giảm tính toán không cần thiết. Cuối cùng, nó tổng hợp tất cả các giải pháp con để tạo ra một câu trả lời đã được xác thực. Kết quả thử nghiệm trên bốn tập dữ liệu chuẩn chứng minh rằng LAG cải thiện tính mạnh mẽ của suy luận, giảm ảo giác và điều chỉnh cách tiếp cận giải quyết vấn đề của LLM phù hợp với nhận thức của con người. Điều này đưa ra một giải pháp thay thế có nguyên tắc cho các hệ thống RAG hiện có.

Takeaways, Limitations

•
Takeaways:
◦
Cải thiện khả năng thực hiện các nhiệm vụ đòi hỏi nhiều kiến thức của LLM: giảm ảo giác và tăng độ chính xác trong quá trình lập luận phức tạp.
◦
Khắc phục những hạn chế của hệ thống RAG: khắc phục tìm kiếm ngữ nghĩa trực tiếp và sự phụ thuộc vào các cấu trúc logic phi cấu trúc.
◦
Trình bày phương pháp giải quyết vấn đề tương tự như quá trình nhận thức của con người: Trình bày bằng chứng từng bước thông qua phân tích câu hỏi và lập luận tuần tự.
◦
Tăng hiệu quả tính toán: Giảm các phép tính không cần thiết thông qua cơ chế kết thúc logic.
•
Limitations:
◦
Phụ thuộc vào độ chính xác và hiệu quả của việc phân tích câu hỏi phụ: Hiệu suất có thể giảm nếu việc phân tích câu hỏi không chính xác hoặc không hiệu quả.
◦
Độ Chính xác trong việc xác định các mối phụ thuộc logic: Có thể khó xác định chính xác các mối phụ thuộc logic trong các câu hỏi phức tạp.
◦
Tổng quát hóa hiệu suất cho các miền cụ thể: Hiệu suất trong các miền khác ngoài tập dữ liệu chuẩn được sử dụng cần được xác thực thêm.
◦
Khả năng mở rộng cho các tập dữ liệu lớn: Xử lý các tập dữ liệu lớn có thể làm tăng chi phí tính toán.
👍
Made with Slashpage