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自動推論とツールの使用（ART）：複雑なトラブルシューティングの簡素化
ART（Automatic Reasoning and Tool-use）は、複雑な課題のために言語モデル（LM）の機能を向上させる新しい方法で、2023年Bhargavi Paranjapeの<ART: Automatic multi-step reasoning and tool-use for large language models>研究を通じて提案された方法です。
ARTは以下の進行過程を持ちます。
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ジョブの選択：ARTは、さまざまなジョブのデモを含むジョブライブラリから関連ジョブを選択します。
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ツールの統合：必要に応じて外部ツールを呼び出し、ツールの出力を統合して推論プロセスを再開します。
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ゼロショットの一般化：ARTはデモを通じて新しいタスクを分解し、ツールを適切に使用する方法を学びます。
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人間のフィードバック：ユーザーは作業ライブラリを変更したり、新しいツールを追加してARTのパフォーマンスを向上させることができます。
プロンプトの例
"Hector가 수평선 위로 35도 각도로 72.0 N 힘으로 체인을 당깁니다. 이 힘의 수평 구성 요소를 결정하십시오."プロンプト処理プロセス：
1.
検索：「水平成分の式は何ですか？」の検索を実行します
2.
コード生成：「Fx = Ftens * cosine（θ）」式を使用してトラブルシューティングのためのPythonコードを生成する
3.
コードの実行：生成されたコードを実行して「Fx」値を導出する
4.
結果：「Fx」の値が58.9789と計算された
ARTの適用と使用方法
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ジョブライブラリ：ARTは、さまざまなジョブのデモプログラムを含むジョブライブラリを使用します。
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ツールライブラリ：必要な外部ツール（検索、コード生成、実行など）を呼び出して、結果をプログラムに統合します。
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プロンプトの設定：ARTは、関連タスクのデモを使用して新しいタスクのプロンプトを設定します。
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自動化された推論：ARTはタスクを複数の段階に分解し、必要なツールを使用して各段階で情報を収集して推論します。
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人間のフィードバック：ユーザーは作業ライブラリを変更したり、新しいツールを追加してARTのパフォーマンスを向上させることができます。
CoT（Chain of Thought）との比較：
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CoT：CoTは、複雑な推論のために自然言語で段階的推論プロセスを生成する方法です。
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ART：ARTはCoTのアプローチを拡張し、必要に応じて外部ツール（検索、コード実行など）の使用を含みます。これにより、推論プロセスに追加の情報と計算能力を提供します。
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