論文の概要: Structural Embeddings of Tools for Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.00447v1
• Date: Tue, 1 Aug 2023 10:46:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-02 14:32:52.105745
• Title: Structural Embeddings of Tools for Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルのためのツールの構造埋め込み
• Authors: Eren Unlu
• Abstract要約: LLM(Large Language Models)の現在の状況は、外部ツールの組み入れを必要とすることは明らかである。 特定のタスクに対するツール利用のオントロジ的性質は、DAG(Directed Acyclic Graph)でうまく定式化できる。 LLMによる指数関数的に増加する外部ツールのオーケストレーションを導くための模範的なフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: It is evident that the current state of Large Language Models (LLMs) necessitates the incorporation of external tools. The lack of straightforward algebraic and logical reasoning is well documented and prompted researchers to develop frameworks which allow LLMs to operate via external tools. The ontological nature of tool utilization for a specific task can be well formulated with a Directed Acyclic Graph (DAG). The central aim of the paper is to highlight the importance of graph based approaches to LLM-tool interaction in near future. We propose an exemplary framework to guide the orchestration of exponentially increasing numbers of external tools with LLMs,where objectives and functionalities of tools are graph encoded hierarchically. Assuming that textual segments of a Chain-of-Thought (CoT) can be imagined as a tool as defined here, the graph based framework can pave new avenues in that particular direction as well.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(llm)の現状は、外部ツールの導入を必要とすることは明らかである。 単純な代数的および論理的推論の欠如は十分に文書化されており、研究者はLLMを外部ツールで操作できるフレームワークを開発するよう促した。 特定のタスクに対するツール利用のオントロジ的性質は、DAG(Directed Acyclic Graph)でうまく定式化することができる。 本稿の中心的な目的は,近い将来のllm-toolインタラクションにおけるグラフベースアプローチの重要性を強調することである。 ツールの目的と機能を階層的にグラフエンコードするLLMを用いて指数関数的に増加する外部ツールのオーケストレーションを導くための例フレームワークを提案する。 CoT(Chain-of-Thought)のテキストセグメントが、ここで定義されたツールとして想像できると仮定すると、グラフベースのフレームワークは、その特定の方向への新しい道も舗装できる。

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