論文の概要: OpenAGI: When LLM Meets Domain Experts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.04370v3
• Date: Wed, 14 Jun 2023 16:59:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-17 01:28:16.102680
• Title: OpenAGI: When LLM Meets Domain Experts
• Title（参考訳）: OpenAGI: LLMがドメインエキスパートと出会ったとき
• Authors: Yingqiang Ge, Wenyue Hua, Kai Mei, Jianchao Ji, Juntao Tan, Shuyuan Xu, Zelong Li, Yongfeng Zhang
• Abstract要約: 私たちはオープンソースのAI研究プラットフォームであるOpenAGIを開発しています。 本稿では,LLMの課題解決能力向上のために,タスク解決結果をフィードバックとして利用するタスクフィードバック機構からの強化学習を提案する。 コミュニティのAGI能力の長期的改善と評価を容易にするため,OpenAGIのコード,ベンチマーク,評価方法をオープンソース化した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.34854318118859
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Human intelligence has the remarkable ability to assemble basic skills into complex ones so as to solve complex tasks. This ability is equally important for Artificial Intelligence (AI), and thus, we assert that in addition to the development of large, comprehensive intelligent models, it is equally crucial to equip such models with the capability to harness various domain-specific expert models for complex task-solving in the pursuit of Artificial General Intelligence (AGI). Recent developments in Large Language Models (LLMs) have demonstrated remarkable learning and reasoning abilities, making them promising as a controller to select, synthesize, and execute external models to solve complex tasks. In this project, we develop OpenAGI, an open-source AGI research platform, specifically designed to offer complex, multi-step tasks and accompanied by task-specific datasets, evaluation metrics, and a diverse range of extensible models. OpenAGI formulates complex tasks as natural language queries, serving as input to the LLM. The LLM subsequently selects, synthesizes, and executes models provided by OpenAGI to address the task. Furthermore, we propose a Reinforcement Learning from Task Feedback (RLTF) mechanism, which uses the task-solving result as feedback to improve the LLM's task-solving ability. Thus, the LLM is responsible for synthesizing various external models for solving complex tasks, while RLTF provides feedback to improve its task-solving ability, enabling a feedback loop for self-improving AI. We believe that the paradigm of LLMs operating various expert models for complex task-solving is a promising approach towards AGI. To facilitate the community's long-term improvement and evaluation of AGI's ability, we open-source the code, benchmark, and evaluation methods of the OpenAGI project at https://github.com/agiresearch/OpenAGI.
• Abstract（参考訳）: 人間の知性は、複雑なタスクを解決するために、基本的なスキルを複雑なものに組み立てる素晴らしい能力を持っている。 この能力は人工知能(ai)にも等しく重要であり、大規模で包括的な知的モデルの開発に加えて、人工知能(agi)の追求において複雑なタスク解決のために様々なドメイン固有のエキスパートモデルを活用する能力を備えることが重要であると主張する。 近年の大規模言語モデル(llm)の発展は驚くべき学習能力と推論能力を示しており、複雑なタスクを解決するために外部モデルを選択、合成、実行するためのコントローラとして有望である。 本稿では,オープンソースのAGI研究プラットフォームであるOpenAGIを開発し,タスク固有のデータセット,評価指標,さまざまな拡張可能なモデルなどを伴って,複雑なマルチステップタスクを提供する。 OpenAGIは複雑なタスクを自然言語クエリとして定式化し、LLMへの入力として機能する。 LLMはその後、タスクに対処するためにOpenAGIが提供するモデルを選択し、合成し、実行します。 さらに,課題解決結果をフィードバックとして利用するタスクフィードバック(rltf)機構から強化学習を行い,llmのタスク解決能力を向上させる。 したがって、LLMは複雑なタスクを解決するために様々な外部モデルを合成する責任を持ち、RTLFはタスク解決能力を改善するためのフィードバックを提供し、自己改善AIのためのフィードバックループを可能にする。 我々は、複雑なタスク解決のための様々な専門家モデルを操作するLLMのパラダイムが、AGIに対する有望なアプローチであると信じている。 コミュニティによるAGIの能力の長期的な改善と評価を容易にするため、私たちはOpenAGIプロジェクトのコード、ベンチマーク、評価方法をhttps://github.com/agiresearch/OpenAGIでオープンソース化しました。

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