論文の概要: Unlocking the Wisdom of Large Language Models: An Introduction to The Path to Artificial General Intelligence
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.01007v2
- Date: Wed, 30 Oct 2024 00:15:20 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-08 03:35:26.091944
- Title: Unlocking the Wisdom of Large Language Models: An Introduction to The Path to Artificial General Intelligence
- Title（参考訳）: 大規模言語モデルの知恵を解き放つ:人工知能への道のり
- Authors: Edward Y. Chang,
- Abstract要約: 本書には、本章からのタイトル、要約、紹介、および最初の2章の全文も記載されている。
今週リリースされた第2版には、第6章から第9章への大幅な拡張と、Yann LeCun氏のAGIに対する懐疑論に対処する序文の改訂が含まれている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.5200794639628032
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This booklet, "Unlocking the Wisdom of LLM Collaborative Intelligence," introduces the comprehensive work "The Path to Artificial General Intelligence." Through ten aphorisms, it distills the core principles of LLM Collaborative Intelligence (LCI) as a promising framework toward achieving AGI. The booklet also offers titles, abstracts, and introductions from the main chapters, along with the first two chapters in full. The second edition, released this week, includes significant enhancements to Chapters 6 to 9 and a revised preface addressing Yann LeCun's skepticism about AGI. LeCun argues that LLMs lack memory, planning, and grounding, but we propose that LCI's collaborative architecture, involving multimodal LLMs with executive, legislative, and judicial roles, overcomes these limitations. Chapters on SocraSynth, EVINCE, consciousness modeling, and behavior modeling demonstrate that collaborative LLMs with checks and balances can achieve intelligence beyond any single model's capability. By combining complementary strengths, such as world modeling and advanced sensory capabilities, LCI enables models to work together and perceive reality beyond human limitations. As with human institutions, progress depends on cooperation, not isolation. Collaborative LLMs may unlock new levels of intelligence, paving the way toward AGI.
- Abstract（参考訳）: この小冊子"Unlocking the Wisdom of LLM Collaborative Intelligence"は総合的な作品"The Path to Artificial General Intelligence"を紹介している。
10のアフォリスムを通じて、ALMコラボレーティブ・インテリジェンス(LCI)の中核となる原則をAGIを達成するための有望な枠組みとして抽出する。
本書には、本章からのタイトル、要約、紹介、および最初の2章の全文も記載されている。
今週リリースされた第2版には、第6章から第9章への大幅な拡張と、Yann LeCun氏のAGIに対する懐疑論に対処する序文の改訂が含まれている。
LeCun は LLM は記憶、計画、基礎を欠いていると主張しているが、LCI の協調アーキテクチャは、行政、立法、司法の役割を伴うマルチモーダル LLM がこれらの制限を克服することを提案している。
SocraSynth, EVINCE, 意識モデリング, 行動モデリングの章では, チェックとバランスを伴う協調LLMが, 単一モデルの能力を超えたインテリジェンスを達成できることが示されている。
世界モデリングや高度な感覚能力といった補完的な強みを組み合わせることで、LCIはモデルが協力し、人間の限界を超えた現実を知覚することができる。
人間の組織と同様に、進歩は孤立ではなく協力に依存している。
協力的なLLMは新たなレベルのインテリジェンスを解き放ち、AGIへの道を歩むかもしれない。
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