論文の概要: Optimizing AI Reasoning: A Hamiltonian Dynamics Approach to Multi-Hop Question Answering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.04415v2
• Date: Tue, 8 Oct 2024 08:51:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-02 08:00:46.480605
• Title: Optimizing AI Reasoning: A Hamiltonian Dynamics Approach to Multi-Hop Question Answering
• Title（参考訳）: AI推論の最適化 - マルチホップ質問回答に対するハミルトンのダイナミクスアプローチ
• Authors: Javier Marin,
• Abstract要約: 埋め込み空間における推論連鎖をハミルトニアン系にマッピングする新しい枠組みを提案する。 このフレームワークを用いて,マルチホップ質問応答タスクから推論チェーンの大規模データセットを解析する。 有効な推論チェーンはハミルトンのエネルギーを減らし、より多くの情報を取得して正しい質問に答える最良のトレードオフを作る方法を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper introduces an innovative approach to analyzing and improving multi-hop reasoning in AI systems by drawing inspiration from Hamiltonian mechanics. We propose a novel framework that maps reasoning chains in embedding spaces to Hamiltonian systems, allowing us to leverage powerful analytical tools from classical physics. Our method defines a Hamiltonian function that balances the progression of reasoning (kinetic energy) against the relevance to the question at hand (potential energy). Using this framework, we analyze a large dataset of reasoning chains from a multi-hop question-answering task, revealing intriguing patterns that distinguish valid from invalid reasoning. We show that valid reasoning chains have lower Hamiltonian energy and move in ways that make the best trade-off between getting more information and answering the right question. Furthermore, we demonstrate the application of this framework to steer the creation of more efficient reasoning algorithms within AI systems. Our results not only provide new insights into the nature of valid reasoning but also open up exciting possibilities for physics-inspired approaches to understanding and improving artificial intelligence.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、ハミルトン力学からインスピレーションを得て、AIシステムにおけるマルチホップ推論の分析と改善のための革新的なアプローチを提案する。 埋め込み空間における推論連鎖をハミルトン系にマッピングし、古典物理学から強力な解析ツールを活用できる新しい枠組みを提案する。 本手法は、理論(運動エネルギー)の進行と手前の問題(ポテンシャルエネルギー)との関係をバランスさせるハミルトニアン関数を定義する。 このフレームワークを用いて,複数ホップ質問応答タスクから推論チェーンの大規模なデータセットを分析し,無効推論と有効推論を区別する興味深いパターンを明らかにする。 有効な推論チェーンはハミルトンのエネルギーを減らし、より多くの情報を取得して正しい質問に答える最良のトレードオフを作る方法を示す。 さらに、AIシステム内でより効率的な推論アルゴリズムの作成を支援するために、このフレームワークの応用を実証する。 私たちの結果は、有効な推論の性質に関する新たな洞察を提供するだけでなく、人工知能の理解と改善に対する物理学的なアプローチに対するエキサイティングな可能性も開きます。

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