Proceedings of the Second International Workshop on Next-Generation Language Models for Knowledge Representation and Reasoning (NeLaMKRR 2025)
Created by
Haebom
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저자
Ha-Thanh Nguyen, Ken Satoh, Francesca Toni, Randy Goebel, Kostas Stathis
개요
Transformer 기반 언어 모델의 추론 능력 가능성에 대한 논의가 활발하지만, 현재 모델의 추론 능력을 정확하게 평가하고, 논리 기반 지식 표현과의 연계를 모색하는 것이 어렵다. 본 워크숍은 다양한 분야의 연구자들이 모여, Transformer 언어 모델과 논리 기반 표현 간의 추론 능력을 연결하기 위한 플랫폼을 제공한다. 구체적으로 언어 모델의 추론 능력 분석, 지식 표현 기반 추론 능력 주입, 그리고 언어 모델의 추론 형식화 등을 목표로 하며, 정밀성과 신뢰성이 중요한 분야에서의 활용성 증대를 목표로 한다.
시사점, 한계점
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Transformer 기반 언어 모델의 추론 능력에 대한 심층적인 연구를 위한 플랫폼 제공.
