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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.04370v6
• Date: Fri, 3 Nov 2023 15:24:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-06 18:21:00.247650
• 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: ヒューマン・インテリジェンス(HI)は、複雑なタスクを解くための基本的なスキルの組み合わせに長けている。 この機能は人工知能(AI)にとって不可欠であり、包括的なAIエージェントに組み込まれるべきである。 マルチステップで現実的なタスクを解決するために設計されたオープンソースのプラットフォームであるOpenAGIを紹介します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.86179657467822
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Human Intelligence (HI) excels at combining basic skills to solve complex tasks. This capability is vital for Artificial Intelligence (AI) and should be embedded in comprehensive AI Agents, enabling them to harness expert models for complex task-solving towards Artificial General Intelligence (AGI). Large Language Models (LLMs) show promising learning and reasoning abilities, and can effectively use external models, tools, plugins, or APIs to tackle complex problems. In this work, we introduce OpenAGI, an open-source AGI research and development platform designed for solving multi-step, real-world tasks. Specifically, OpenAGI uses a dual strategy, integrating standard benchmark tasks for benchmarking and evaluation, and open-ended tasks including more expandable models, tools, plugins, or APIs for creative problem-solving. Tasks are presented as natural language queries to the LLM, which then selects and executes appropriate models. We also propose a Reinforcement Learning from Task Feedback (RLTF) mechanism that uses task results to improve the LLM's task-solving ability, which creates a self-improving AI feedback loop. While we acknowledge that AGI is a broad and multifaceted research challenge with no singularly defined solution path, the integration of LLMs with domain-specific expert models, inspired by mirroring the blend of general and specialized intelligence in humans, offers a promising approach towards AGI. We are open-sourcing the OpenAGI project's code, dataset, benchmarks, evaluation methods, and the UI demo to foster community involvement in AGI advancement: https://github.com/agiresearch/OpenAGI.
• Abstract（参考訳）: ヒューマンインテリジェンス(hi)は複雑なタスクを解決するための基本的なスキルの組み合わせに優れています。 この能力は人工知能(AI)にとって不可欠であり、包括的なAIエージェントに組み込まれるべきであり、人工知能(AGI)に向けた複雑なタスク解決に専門家モデルを活用することができる。 大規模言語モデル(llm)は有望な学習能力と推論能力を示し、外部モデル、ツール、プラグイン、apiを効果的に活用して複雑な問題に取り組むことができる。 そこで本研究では,多段階実世界の課題を解決するためのオープンソース agi 研究開発プラットフォーム openagi を紹介する。 具体的には、OpenAGIはデュアル戦略を採用し、ベンチマークと評価のための標準ベンチマークタスクと、より拡張可能なモデル、ツール、プラグイン、創造的な問題解決のためのAPIを含むオープンなタスクを統合する。 タスクはLLMに自然言語クエリとして表示され、適切なモデルを選択し実行します。 また,タスクフィードバック(rltf)機構からの強化学習を提案し,タスク結果を用いてllmのタスク解決能力を改善し,自己改善型aiフィードバックループを作成する。 我々は、AGIが一意に定義された解決経路を持たない、広く多面的な研究課題であることを認めているが、LLMとドメイン固有の専門家モデルの統合は、人間における一般知能と専門知能の混在を反映したものであり、AGIに対する有望なアプローチである。 私たちは、openagiプロジェクトのコード、データセット、ベンチマーク、評価メソッド、uiデモをオープンソース化し、agiの進歩へのコミュニティの関与を促進しています。

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