論文の概要: MRKL Systems: A modular, neuro-symbolic architecture that combines large language models, external knowledge sources and discrete reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.00445v1
• Date: Sun, 1 May 2022 11:01:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-04 04:46:37.558296
• Title: MRKL Systems: A modular, neuro-symbolic architecture that combines large language models, external knowledge sources and discrete reasoning
• Title（参考訳）: MRKL Systems: 大規模言語モデル、外部知識源、離散推論を組み合わせたモジュール型ニューロシンボリックアーキテクチャ
• Authors: Ehud Karpas, Omri Abend, Yonatan Belinkov, Barak Lenz, Opher Lieber, Nir Ratner, Yoav Shoham, Hofit Bata, Yoav Levine, Kevin Leyton-Brown, Dor Muhlgay, Noam Rozen, Erez Schwartz, Gal Shachaf, Shai Shalev-Shwartz, Amnon Shashua, Moshe Tenenholtz
• Abstract要約: 巨大な言語モデル(LM)は、自然言語ベースの知識タスクのゲートウェイとして機能する、AIの新しい時代を支えている。 離散的な知識と推論モジュールによって補完される、複数のニューラルモデルによる柔軟なアーキテクチャを定義する。 本稿では,MRKL(Modular Reasoning, Knowledge and Language)システムと呼ばれる,このニューロシンボリックアーキテクチャについて述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.40151403246205
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Huge language models (LMs) have ushered in a new era for AI, serving as a gateway to natural-language-based knowledge tasks. Although an essential element of modern AI, LMs are also inherently limited in a number of ways. We discuss these limitations and how they can be avoided by adopting a systems approach. Conceptualizing the challenge as one that involves knowledge and reasoning in addition to linguistic processing, we define a flexible architecture with multiple neural models, complemented by discrete knowledge and reasoning modules. We describe this neuro-symbolic architecture, dubbed the Modular Reasoning, Knowledge and Language (MRKL, pronounced "miracle") system, some of the technical challenges in implementing it, and Jurassic-X, AI21 Labs' MRKL system implementation.
• Abstract（参考訳）: 巨大な言語モデル(LM)は、自然言語ベースの知識タスクのゲートウェイとして機能する、AIの新しい時代を支えている。 現代のAIの重要な要素であるが、LMは本質的にいくつかの点で制限されている。 システムアプローチを採用することで,これらの制限とその回避方法について議論する。 言語処理に加えて、知識と推論を含む課題として概念化することで、個別の知識と推論モジュールによって補完される複数のニューラルモデルによる柔軟なアーキテクチャを定義する。 モジュール推論(modular reasoning, knowledge and language、mrkl)システムと称されるこのニューロシンボリックアーキテクチャと、それを実装する上での技術的課題と、ai21 labsのmrklシステム実装であるjurassic-xについて述べる。

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