論文の概要: Eliciting Problem Specifications via Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.12147v2
• Date: Mon, 10 Jun 2024 19:05:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-12 21:43:40.199402
• Title: Eliciting Problem Specifications via Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルによる問題仕様の緩和
• Authors: Robert E. Wray, James R. Kirk, John E. Laird,
• Abstract要約: 大型言語モデル(LLM)は、問題クラスを半形式仕様にマッピングするために利用することができる。 認知システムは、問題空間仕様を使用して、問題クラスからの問題の複数のインスタンスを解決することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.055489363682198
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Cognitive systems generally require a human to translate a problem definition into some specification that the cognitive system can use to attempt to solve the problem or perform the task. In this paper, we illustrate that large language models (LLMs) can be utilized to map a problem class, defined in natural language, into a semi-formal specification that can then be utilized by an existing reasoning and learning system to solve instances from the problem class. We present the design of LLM-enabled cognitive task analyst agent(s). Implemented with LLM agents, this system produces a definition of problem spaces for tasks specified in natural language. LLM prompts are derived from the definition of problem spaces in the AI literature and general problem-solving strategies (Polya's How to Solve It). A cognitive system can then use the problem-space specification, applying domain-general problem solving strategies ("weak methods" such as search), to solve multiple instances of problems from the problem class. This result, while preliminary, suggests the potential for speeding cognitive systems research via disintermediation of problem formulation while also retaining core capabilities of cognitive systems, such as robust inference and online learning.
• Abstract（参考訳）: 認知システムは一般に、人間に問題の定義を、認知システムが問題の解決やタスクの実行に使用可能な仕様に変換することを要求する。 本稿では,大規模言語モデル(LLM)を用いて,自然言語で定義された問題クラスを半形式仕様にマッピングし,既存の推論学習システムを用いて問題クラスからインスタンスを解く方法を提案する。 本稿では,LLM対応認知タスク分析エージェントの設計について述べる。 LLMエージェントによって実装された本システムは,自然言語で指定されたタスクに対する問題空間の定義を生成する。 LLMプロンプトは、AI文学における問題空間の定義と一般的な問題解決戦略(Polya's How to Solve It)から導かれる。 認知システムは、問題空間の仕様を使い、ドメイン一般の問題解決戦略(探索のような弱い方法)を適用して、問題クラスから複数の問題を解くことができる。 この結果は、予備的ではあるが、問題定式化の切り離しを通じて認知システム研究を加速し、堅牢な推論やオンライン学習のような認知システムのコア能力を維持できる可能性を示唆している。

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