論文の概要: Beyond Words: A Mathematical Framework for Interpreting Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.03033v1
• Date: Mon, 6 Nov 2023 11:13:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-07 14:50:16.005547
• Title: Beyond Words: A Mathematical Framework for Interpreting Large Language Models
• Title（参考訳）: beyond words: 大規模言語モデル解釈のための数学的枠組み
• Authors: Javier Gonz\'alez and Aditya V. Nori
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、自然言語テキストやその他の複雑な情報を生成し、理解することのできる強力なAIツールである。 我々は、幻覚、アライメント、自己検証、思考の連鎖推論など、LLM研究における重要な用語と概念を明確にするフレームワークであるHexを提案する。 我々は、生成AIシステムを構築する方法についての議論を進める上で、私たちの正式な定義と結果が不可欠であると主張する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.534513717370434
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) are powerful AI tools that can generate and comprehend natural language text and other complex information. However, the field lacks a mathematical framework to systematically describe, compare and improve LLMs. We propose Hex a framework that clarifies key terms and concepts in LLM research, such as hallucinations, alignment, self-verification and chain-of-thought reasoning. The Hex framework offers a precise and consistent way to characterize LLMs, identify their strengths and weaknesses, and integrate new findings. Using Hex, we differentiate chain-of-thought reasoning from chain-of-thought prompting and establish the conditions under which they are equivalent. This distinction clarifies the basic assumptions behind chain-of-thought prompting and its implications for methods that use it, such as self-verification and prompt programming. Our goal is to provide a formal framework for LLMs that can help both researchers and practitioners explore new possibilities for generative AI. We do not claim to have a definitive solution, but rather a tool for opening up new research avenues. We argue that our formal definitions and results are crucial for advancing the discussion on how to build generative AI systems that are safe, reliable, fair and robust, especially in domains like healthcare and software engineering.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(llm)は、自然言語テキストやその他の複雑な情報を生成し理解する強力なaiツールである。 しかし、LLMを体系的に記述し、比較し、改善する数学的枠組みが欠如している。 我々は,幻覚,アライメント,自己検証,思考連鎖推論など,llm研究における重要な用語と概念を明らかにするフレームワークhexを提案する。 Hexフレームワークは、LSMを正確に一貫した方法で特徴づけ、その強度と弱点を特定し、新しい発見を統合する。 hexを用いて、思考の連鎖を思考の連鎖の促進と区別し、それらが等価である条件を確立する。 この区別は、チェーン・オブ・マインド・プロンプトの背後にある基本的な仮定と、それを使うメソッド、例えば自己検証やプロンプト・プログラミングの意味を明確にする。 私たちの目標は、研究者と実践者の両方が生成型aiの新たな可能性を探るのに役立つ、llmの正式なフレームワークを提供することです。 決定的な解決策があると主張するのではなく、むしろ新しい研究道を開くためのツールである。 当社の正式な定義と成果は、特にヘルスケアやソフトウェアエンジニアリングといった領域において、安全で信頼性が高く、公平で堅牢な、生成的なaiシステムを構築する方法についての議論を進める上で極めて重要である、と論じています。

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