論文の概要: OlaGPT: Empowering LLMs With Human-like Problem-Solving Abilities
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.16334v1
- Date: Tue, 23 May 2023 09:36:51 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-04 11:58:54.456714
- Title: OlaGPT: Empowering LLMs With Human-like Problem-Solving Abilities
- Title（参考訳）: OlaGPT:人間のような問題解決能力を備えたLLM
- Authors: Yuanzhen Xie, Tao Xie, Mingxiong Lin, WenTao Wei, Chenglin Li, Beibei
Kong, Lei Chen, Chengxiang Zhuo, Bo Hu, Zang Li
- Abstract要約: 本稿では,OlaGPTと呼ばれる新しいインテリジェントなフレームワークを紹介する。
OlaGPTは認知アーキテクチャの枠組みを慎重に研究し、人間の認知の特定の側面をシミュレートすることを提案する。
このフレームワークは、注意、記憶、推論、学習、および対応するスケジューリングと意思決定メカニズムを含む、異なる認知モジュールの近似を含む。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.83434949066066
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In most current research, large language models (LLMs) are able to perform
reasoning tasks by generating chains of thought through the guidance of
specific prompts. However, there still exists a significant discrepancy between
their capability in solving complex reasoning problems and that of humans. At
present, most approaches focus on chains of thought (COT) and tool use, without
considering the adoption and application of human cognitive frameworks. It is
well-known that when confronting complex reasoning challenges, humans typically
employ various cognitive abilities, and necessitate interaction with all
aspects of tools, knowledge, and the external environment information to
accomplish intricate tasks. This paper introduces a novel intelligent
framework, referred to as OlaGPT. OlaGPT carefully studied a cognitive
architecture framework, and propose to simulate certain aspects of human
cognition. The framework involves approximating different cognitive modules,
including attention, memory, reasoning, learning, and corresponding scheduling
and decision-making mechanisms. Inspired by the active learning mechanism of
human beings, it proposes a learning unit to record previous mistakes and
expert opinions, and dynamically refer to them to strengthen their ability to
solve similar problems. The paper also outlines common effective reasoning
frameworks for human problem-solving and designs Chain-of-Thought (COT)
templates accordingly. A comprehensive decision-making mechanism is also
proposed to maximize model accuracy. The efficacy of OlaGPT has been
stringently evaluated on multiple reasoning datasets, and the experimental
outcomes reveal that OlaGPT surpasses state-of-the-art benchmarks,
demonstrating its superior performance. Our implementation of OlaGPT is
available on GitHub: \url{https://github.com/oladata-team/OlaGPT}.
- Abstract（参考訳）: 多くの研究において、大きな言語モデル(LLM)は特定のプロンプトのガイダンスを通じて思考の連鎖を生成することによって推論タスクを実行することができる。
しかし、複雑な推論問題を解く能力と人間の能力との間には大きな違いがある。
現在、ほとんどのアプローチは人間の認知フレームワークの採用と適用を考慮せずに、思考の連鎖(COT)とツールの使用に焦点を当てている。
複雑な推論課題に直面するとき、人間は通常様々な認知能力を使い、ツール、知識、外部環境情報といったあらゆる側面とのインタラクションを必要とし、複雑なタスクを達成する。
本稿では,OlaGPTと呼ばれる新しいインテリジェントなフレームワークを紹介する。
OlaGPTは認知アーキテクチャの枠組みを慎重に研究し、人間の認知の特定の側面をシミュレートすることを提案する。
このフレームワークは、注意、記憶、推論、学習、および対応するスケジューリングと意思決定メカニズムを含む様々な認知モジュールを近似する。
人間の積極的な学習機構に着想を得て,過去の誤りや専門家の意見を記録する学習単位を提案し,同様の問題を解決する能力を強化するために動的にそれを参照する。
また,人間の問題解決に共通する効果的な推論フレームワークとcot(chain-of-thought)テンプレートの設計について概説する。
モデル精度を最大化する総合的意思決定機構も提案されている。
OlaGPTの有効性は、複数の推論データセットで厳密に評価されており、実験の結果、OlaGPTが最先端のベンチマークを超え、その優れた性能を示していることが明らかになった。
OlaGPTの実装はGitHubで利用可能です。
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