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Daily Arxiv

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GOFAI meets Generative AI: Development of Expert Systems by means of Large Language Models

Created by
  • Haebom

作者

Eduardo C. Garrido-Merch an, Cristina Puente

概要

この論文は、大規模言語モデル(LLM)を使用して制御され透明な方法で専門家システムを開発するための新しいアプローチを提供します。特定の領域に限定された範囲とうまく構成されたプロンプトベースの抽出方式を使用してPrologで知識の嗜好表現を生成し、専門家によって検証および修正できるようにする。これにより、解釈可能性、スケーラビリティ、信頼性を確保する専門家システムを開発する。 Claude Sonnet 3.7とGPT-4.1を用いた定量的および定性的実験によって生成された知識ベースの事実の精度と意味的一貫性を示す。 LLMの再現能力とシンボリックシステムの精度を組み合わせた透明なハイブリッドソリューションを提示し、機密領域で信頼できるAIアプリケーションの基盤を築きます。

Takeaways、Limitations

Takeaways:
LLMの限界(幻覚、事実エラー)をプロンプトエンジニアリングとシンボリック表現(Prolog)によって克服する新しい方法を提示
エキスパートシステム開発の解釈可能性、拡張性、信頼性の向上
機密領域で信頼できるAIアプリケーション開発の可能性を提示
LLMの再現能力とシンボルシステムの精度を組み合わせたハイブリッドアプローチの有効性の証明
Limitations:
特定の地域に限定された範囲内でのみ適用可能
プロンプトエンジニアリングの質によって、結果の精度が大きく左右される可能性があります
Prologの専門家の知識と検証プロセスが必要
使用されるLLMのパフォーマンスに依存する可能性があります
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