Fugu-MT 論文翻訳(概要): TRACE-CS: A Synergistic Approach to Explainable Course Scheduling Using LLMs and Logic

論文の概要: TRACE-CS: A Synergistic Approach to Explainable Course Scheduling Using LLMs and Logic

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.03671v2
Date: Tue, 8 Oct 2024 14:12:00 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-11-07 23:11:54.847537
Title: TRACE-CS: A Synergistic Approach to Explainable Course Scheduling Using LLMs and Logic
Title（参考訳）: TRACE-CS: LLMと論理を用いた説明可能な授業スケジューリングのための相乗的アプローチ
Authors: Stylianos Loukas Vasileiou, William Yeoh,
Abstract要約: TRACE-csはシンボリック推論と大規模言語モデル(LLM)を組み合わせた新しいハイブリッドシステムである。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.2356833681644055
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We present TRACE-cs, a novel hybrid system that combines symbolic reasoning with large language models (LLMs) to address contrastive queries in scheduling problems. TRACE-cs leverages SAT solving techniques to encode scheduling constraints and generate explanations for user queries, while utilizing an LLM to process the user queries into logical clauses as well as refine the explanations generated by the symbolic solver to natural language sentences. By integrating these components, our approach demonstrates the potential of combining symbolic methods with LLMs to create explainable AI agents with correctness guarantees.
Abstract（参考訳）: 本稿では,シンボル推論と大言語モデル(LLM)を組み合わせた新しいハイブリッドシステムTRACE-csを提案する。 TRACE-csはSATソルバ技術を活用してスケジューリング制約を符号化し、ユーザクエリの説明を生成するとともに、LLMを使用してユーザクエリを論理句に処理し、シンボルソルバによって生成された説明を自然言語文に洗練する。これらのコンポーネントを統合することで、LLMとシンボリックメソッドを組み合わせることで、説明可能なAIエージェントを正確性保証で作成する可能性を実証する。

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