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Evaluación comparativa de la construcción de gráficos mediante grandes modelos de lenguaje para la inferencia basada en la coherencia

Created by
  • Haebom

Autor

Steve Huntsman, Jewell Thomas

Describir

Este artículo presenta un algoritmo para generar proposiciones que representan objetivamente grafos que sustentan el razonamiento basado en la consistencia. Además, evaluamos la capacidad de los modelos de lenguaje a gran escala (LLM) para reconstruir grafos de consistencia a partir de proposiciones expresadas en lenguaje natural (transformadas de forma simple). Demostramos resultados prometedores utilizando una sola instrucción en un LLM optimizado para la inferencia. Por ejemplo, o1/3/4-mini logra una reconstrucción perfecta en la mitad del tiempo para grafos dispersos. El razonamiento basado en la consistencia para la evaluación de la consistencia mediante LLM podría mejorar las capacidades cognitivas de las máquinas.

Takeaways, Limitations

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Takeaways:
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Presentamos un nuevo algoritmo para generar gráficos que admitan la inferencia basada en la consistencia.
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Resultados prometedores que demuestran el potencial de la reconstrucción de gráficos de consistencia utilizando LLM
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Sugerir la posibilidad de mejorar las capacidades cognitivas de las máquinas a través de la evaluación de la consistencia del LLM.
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Limitations:
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La evaluación del rendimiento del algoritmo propuesto y LLM está limitada a gráficos dispersos.
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Se necesita más investigación sobre la generalización a diferentes tipos de gráficos y proposiciones.
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Posibles limitaciones en el rendimiento del LLM debido al uso de un único mensaje
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Es necesario un análisis más profundo de la evaluación de la consistencia de los títulos de LLM.
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