論文の概要: Flows: Building Blocks of Reasoning and Collaborating AI
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.01285v3
- Date: Wed, 7 Feb 2024 10:15:53 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-08 12:08:27.863636
- 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, Nicolas Baldwin, Yifei
Li, Saibo Geng, Julian Paul Schnitzler, Yuxing Yao, Jiheng Wei, Debjit Paul,
Robert West
- Abstract要約: フローは、独立した状態を持つ、自己完結型の計算ブロックである。
GPT-4でさえも困難な課題である、競争力のあるコーディングにおけるFlowsの可能性を示す。
本稿では,高速かつ厳密な研究を支援するために,フローを具現化したaiFlowsライブラリを紹介する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 24.57836563784203
- 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 Flows. Flows are self-contained
building blocks of computation, with an isolated state, communicating through a
standardized message-based interface. This modular design simplifies the
process of creating Flows by allowing them to be recursively composed into
arbitrarily nested interactions and is inherently concurrency-friendly.
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 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 embodying 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。
この目的のために,概念的フレームワークフローを紹介する。
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は、フローを任意にネストしたインタラクションに再帰的に構成し、本質的に並行性に優しくすることで、フロー生成のプロセスを単純化する。
重要なことは、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することができる。
我々は、gpt-4でさえも苦労する課題である競合型コーディングにおけるフローの可能性を示す。
その結果,AIのみのフローに+21,ヒューマンAIフローに+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。
高速かつ厳密な研究を支援するために,フローを具体化するaiflowsライブラリを紹介する。
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。
関連論文リスト
- GenAgent: Build Collaborative AI Systems with Automated Workflow Generation -- Case Studies on ComfyUI [64.57616646552869]
本稿では、モデル、データソース、パイプラインを統合し、複雑で多様なタスクを解決するためにパフォーマンスを向上させるために使用される協調AIシステムについて検討する。
我々は、LLMベースのフレームワークであるGenAgentを紹介した。
その結果、GenAgentは実行レベルおよびタスクレベルの評価においてベースラインアプローチよりも優れていた。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-02T17:44:10Z) - Employing Artificial Intelligence to Steer Exascale Workflows with Colmena [37.42013214123005]
Colmenaは、アプリケーションがどのようにイベントに反応するかを一連の協調エージェントとして定義することを可能にする。
エクサスケールシステムにアプリケーションをデプロイしている間に克服した課題と、AIによって強化された科学について説明する。
私たちのビジョンは、Colmenaが科学コンピューティングの多くの領域でAIを活用する創造的なソリューションを刺激することです。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-08-26T17:21:19Z) - Online Joint Fine-tuning of Multi-Agent Flows [12.851745991007169]
本稿では,ラーニング・トゥ・サーチフレームワークに触発された全フローのオンライン共同微調整手順について述べる。
このアプローチはシミュレータアクセスを活用して、エピソード全体の好みを減らし、個々のノード出力よりも好みを減らします。
私は、最先端の結果を達成するためのマルチホップQAデータセットMuseicに適用します。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-06T21:21:03Z) - Improving Complex Reasoning over Knowledge Graph with Logic-Aware Curriculum Tuning [89.89857766491475]
大規模言語モデル(LLM)に基づくKG上の複雑な推論スキーマを提案する。
任意の一階論理クエリを二分木分解により拡張し、LLMの推論能力を刺激する。
広く使われているデータセットに対する実験では、LACTは高度な手法よりも大幅に改善されている(平均+5.5% MRRスコア)。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-02T18:12:08Z) - Using AI libraries for Incompressible Computational Fluid Dynamics [0.7734726150561089]
本稿では,AIソフトウェアとハードウェアの両方のパワーを数値モデリングの分野に持ち込む新しい手法を提案する。
提案手法を用いて, 対流拡散方程式, 非線型バーガース方程式, ブラフ体を過ぎる非圧縮性流れを解く。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-27T22:00:50Z) - Not Just Novelty: A Longitudinal Study on Utility and Customization of an AI Workflow [18.15979295351043]
ジェネレーティブAIは、日々のタスクで人々を助ける、斬新で印象的な能力を提供します。
新規性が低下した後、生成AIがどれほど有用かは定かではない。
我々は,科学コミュニケーションのための生成AIツールの慣れ親しみとカスタマイズを理解するために,12人のユーザを対象に3週間の縦断的研究を行った。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-15T11:39:11Z) - Pangu-Agent: A Fine-Tunable Generalist Agent with Structured Reasoning [50.47568731994238]
人工知能(AI)エージェント作成の鍵となる方法は強化学習(RL)である
本稿では,構造化推論をAIエージェントのポリシーに統合し,学習するための一般的なフレームワークモデルを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-22T17:57:57Z) - A User-Centred Framework for Explainable Artificial Intelligence in
Human-Robot Interaction [70.11080854486953]
本稿では,XAIのソーシャル・インタラクティブな側面に着目したユーザ中心型フレームワークを提案する。
このフレームワークは、エキスパートでないユーザのために考えられた対話型XAIソリューションのための構造を提供することを目的としている。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-09-27T09:56:23Z) - The MineRL BASALT Competition on Learning from Human Feedback [58.17897225617566]
MineRL BASALTコンペティションは、この重要な種類の技術の研究を促進することを目的としている。
Minecraftでは、ハードコードされた報酬関数を書くのが難しいと期待する4つのタスクのスイートを設計しています。
これら4つのタスクのそれぞれについて、人間のデモのデータセットを提供するとともに、模擬学習ベースラインを提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-07-05T12:18:17Z) - Deep Imitation Learning for Bimanual Robotic Manipulation [70.56142804957187]
本稿では,ロボットによるバイマニュアル操作のための深層模倣学習フレームワークを提案する。
中心となる課題は、操作スキルを異なる場所にあるオブジェクトに一般化することである。
i)マルチモーダルダイナミクスを要素運動プリミティブに分解し、(ii)リカレントグラフニューラルネットワークを用いて各プリミティブをパラメータ化して相互作用を捕捉し、(iii)プリミティブを逐次的に構成する高レベルプランナと、プリミティブダイナミクスと逆運動学制御を組み合わせた低レベルコントローラを統合することを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-11T01:40:03Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。