論文の概要: Flows: Building Blocks of Reasoning and Collaborating AI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.01285v1
• Date: Wed, 2 Aug 2023 17:14:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-03 12:01:20.187398
• Title: Flows: Building Blocks of Reasoning and Collaborating AI
• Title（参考訳）: フロー: 推論とコラボレーションAIのブロックを構築する
• Authors: Martin Josifoski, Lars Klein, Maxime Peyrard, Yifei Li, Saibo Geng, Julian Paul Schnitzler, Yuxing Yao, Jiheng Wei, Debjit Paul, Robert West
• Abstract要約: 本稿では,複雑な相互作用をモデル化するための体系的なアプローチであるフローの概念的枠組みを紹介する。 フローは計算の自己完結したビルディングブロックであり、独立した状態を持ち、標準化されたメッセージベースのインターフェイスを介して通信する。 我々は、GPT-4でさえも苦戦する困難な課題である、競争的コーディングのタスクにおけるFlowsの可能性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.593322392784312
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent advances in artificial intelligence (AI) have produced highly capable and controllable systems. This creates unprecedented opportunities for structured reasoning as well as collaboration among multiple AI systems and humans. To fully realize this potential, it is essential to develop a principled way of designing and studying such structured interactions. For this purpose, we introduce the conceptual framework of Flows: a systematic approach to modeling complex interactions. Flows are self-contained building blocks of computation, with an isolated state, communicating through a standardized message-based interface. This modular design allows Flows to be recursively composed into arbitrarily nested interactions, with a substantial reduction of complexity. Crucially, any interaction can be implemented using this framework, including prior work on AI--AI and human--AI interactions, prompt engineering schemes, and tool augmentation. We demonstrate the potential of Flows on the task of competitive coding, a challenging task on which even GPT-4 struggles. Our results suggest that structured reasoning and collaboration substantially improve generalization, with AI-only Flows adding +$21$ and human--AI Flows adding +$54$ absolute points in terms of solve rate. To support rapid and rigorous research, we introduce the aiFlows library. The library comes with a repository of Flows that can be easily used, extended, and composed into novel, more complex Flows. The aiFlows library is available at https://github.com/epfl-dlab/aiflows. Data and Flows for reproducing our experiments are available at https://github.com/epfl-dlab/cc_flows.
• Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)の最近の進歩は、高い能力と制御可能なシステムを生み出している。 これは、構造化推論と、複数のAIシステムと人間間の協調のための前例のない機会を生み出します。 この可能性を十分に実現するためには、そのような構造化相互作用を設計し研究する原則的な方法を開発することが不可欠である。 本研究では,複雑な相互作用をモデル化するための体系的アプローチであるフローの概念的枠組みを紹介する。 フローは計算の自己完結したビルディングブロックであり、独立した状態を持ち、標準化されたメッセージベースのインターフェイスを介して通信する。 このモジュール設計により、フローは任意にネストされた相互作用に再帰的に構成でき、複雑さは大幅に減少する。 重要なのは、AI-AIとヒューマン-AIインタラクションの事前作業、エンジニアリングスキームのプロンプト、ツール拡張など、あらゆるインタラクションをこのフレームワークを使って実装できることだ。 GPT-4でさえも苦戦する課題である、競争的コーディングの課題におけるFlowsの可能性を示す。 この結果から,AIのみのフローに+21$,Human-AI Flowに+54$の絶対点を加えることで,構造化推論と協調により一般化が大幅に向上することが示唆された。 迅速かつ厳密な研究を支援するために,aiFlowsライブラリを紹介する。 このライブラリにはフローのリポジトリが付属しており、簡単に使用でき、拡張でき、新しく、より複雑なフローに構成できる。 aiFlowsライブラリはhttps://github.com/epfl-dlab/aiflowsで入手できる。 実験を再現するためのデータとフローは、https://github.com/epfl-dlab/cc_flowsで閲覧できます。

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