Fugu-MT 論文翻訳(概要): A Principled Framework for Knowledge-enhanced Large Language Model

論文の概要: A Principled Framework for Knowledge-enhanced Large Language Model

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.11135v1
Date: Sat, 18 Nov 2023 18:10:02 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-11-22 10:18:18.075083
Title: A Principled Framework for Knowledge-enhanced Large Language Model
Title（参考訳）: 知識強化型大規模言語モデルのための原理的枠組み
Authors: Saizhuo Wang, Zhihan Liu, Zhaoran Wang, Jian Guo
Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は汎用性があるが、深い信頼性のある推論を必要とするタスクに悩まされることが多い。本稿では、知識を効果的に固定し、閉ループ推論プロセスを用いるLLMを作成するための厳密な設計の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）: 58.1536118111993
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Large Language Models (LLMs) are versatile, yet they often falter in tasks requiring deep and reliable reasoning due to issues like hallucinations, limiting their applicability in critical scenarios. This paper introduces a rigorously designed framework for creating LLMs that effectively anchor knowledge and employ a closed-loop reasoning process, enhancing their capability for in-depth analysis. We dissect the framework to illustrate the contribution of each component to the LLMs' performance, offering a theoretical assurance of improved reasoning under well-defined assumptions.
Abstract（参考訳）: 大きな言語モデル(LLM)は汎用性があるが、幻覚のような問題により深く信頼性の高い推論を必要とするタスクに悩まされ、臨界シナリオにおける適用性を制限する。本稿では、知識を効果的に固定し、閉ループ推論プロセスを採用するLLMを作成するための厳密な設計のフレームワークを紹介し、深部分析の能力を高める。 LLMの性能に対する各コンポーネントの貢献を説明するためのフレームワークを識別し、適切に定義された仮定の下での推論の改善を理論的に保証する。

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