論文の概要: Navigate Complex Physical Worlds via Geometrically Constrained LLM

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.17529v1
• Date: Wed, 23 Oct 2024 03:14:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-24 13:56:23.851511
• Title: Navigate Complex Physical Worlds via Geometrically Constrained LLM
• Title（参考訳）: 幾何学的に制約されたLLMによる複雑な物理世界をナビゲートする
• Authors: Yongqiang Huang, Wentao Ye, Liyao Li, Junbo Zhao,
• Abstract要約: 本研究は幾何規則の集合を導入し,多層グラフとマルチエージェントシステムフレームワークに基づくワークフローを開発する。 この研究は、幾何学的制約問題を解くために、大規模なモデル知識にインスパイアされた遺伝的アルゴリズムを用いている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.89488333922071
• License:
• Abstract: This study investigates the potential of Large Language Models (LLMs) for reconstructing and constructing the physical world solely based on textual knowledge. It explores the impact of model performance on spatial understanding abilities. To enhance the comprehension of geometric and spatial relationships in the complex physical world, the study introduces a set of geometric conventions and develops a workflow based on multi-layer graphs and multi-agent system frameworks. It examines how LLMs achieve multi-step and multi-objective geometric inference in a spatial environment using multi-layer graphs under unified geometric conventions. Additionally, the study employs a genetic algorithm, inspired by large-scale model knowledge, to solve geometric constraint problems. In summary, this work innovatively explores the feasibility of using text-based LLMs as physical world builders and designs a workflow to enhance their capabilities.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,テキスト知識のみに基づく物理世界の構築と構築のためのLarge Language Models(LLMs)の可能性について検討する。 モデル性能が空間的理解能力に及ぼす影響について検討する。 複雑な物理世界における幾何学的・空間的関係の理解を深めるために,多層グラフとマルチエージェントシステムフレームワークに基づくワークフローを開発する。 統一幾何規則の下で多層グラフを用いて空間環境における多段階および多目的幾何学的推論を実現する方法について検討した。 さらに、この研究は、幾何学的制約問題を解くために、大規模なモデル知識にインスパイアされた遺伝的アルゴリズムを採用している。 要約すると、本研究は、テキストベースのLLMを物理世界ビルダーとして使用し、それらの機能を強化するワークフローを設計する可能性について革新的に検討している。

関連論文リスト

• Diagram Formalization Enhanced Multi-Modal Geometry Problem Solver [11.69164802295844]
  視覚的特徴,幾何学的形式言語,自然言語表現を統合した新しいフレームワークを提案する。 本稿では,新しい合成データ手法を提案し,形式的および自然言語のキャプションを付加した大規模幾何データセットSynthGeo228Kを提案する。 我々のフレームワークは,MLLMの幾何学図処理能力を改善し,フォーマルなgeo7kデータセット上のオープンなタスクに応用範囲を広げる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-06T12:11:06Z)
• Configurable Foundation Models: Building LLMs from a Modular Perspective [115.63847606634268]
  LLMを多数の機能モジュールに分解する傾向が高まり、複雑なタスクに取り組むためにモジュールの一部とモジュールの動的アセンブリを推論することができる。 各機能モジュールを表すブロックという用語を造語し、モジュール化された構造をカスタマイズ可能な基礎モデルとして定義する。 検索とルーティング,マージ,更新,成長という,レンガ指向の4つの操作を提示する。 FFN層はニューロンの機能的特殊化と機能的ニューロン分割を伴うモジュラーパターンに従うことが判明した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-04T17:01:02Z)
• Retrieval-Enhanced Machine Learning: Synthesis and Opportunities [60.34182805429511]
  検索エンハンスメントは機械学習(ML)の幅広い範囲に拡張できる この研究は、MLの様々な領域の文献を、現在の文献から欠落している一貫した表記で合成することで、このパラダイムの正式なフレームワークであるRetrieval-Enhanced Machine Learning (REML)を導入する。 本研究の目的は、様々な分野の研究者に対して、検索強化モデルの包括的、正式に構造化された枠組みを付与し、学際的な将来の研究を促進することである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-17T20:01:21Z)
• Exploring Concept Depth: How Large Language Models Acquire Knowledge at Different Layers? [57.04803703952721]
  大規模言語モデル(LLM)は、幅広いタスクで顕著なパフォーマンスを示している。 しかし、これらのモデルが様々な複雑さのタスクを符号化するメカニズムは、いまだに理解されていない。 我々は、より複雑な概念が一般的により深い層で取得されることを示すために、概念深さの概念を紹介します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-10T14:56:40Z)
• Beyond Lines and Circles: Unveiling the Geometric Reasoning Gap in Large Language Models [28.819559978685806]
  大規模言語モデル(LLM)は、数学的およびアルゴリズム的なタスクにおいて、絶え間なく増加する能力を示すが、その幾何学的推論スキルは過小評価されている。 構成的幾何学的問題解決におけるLLMの能力について検討する。 我々の研究は、同様の分野での多くの成功にもかかわらず、最先端のLLMがこの分野で直面している顕著な課題を明らかにします。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-06T10:37:21Z)
• G-LLaVA: Solving Geometric Problem with Multi-Modal Large Language Model [124.68242155098189]
  大規模言語モデル(LLM)は、人間レベルの推論と生成能力に顕著な習熟性を示している。 G-LLaVAは幾何学的問題の解法において例外的な性能を示し、7Bパラメータしか持たないMathVistaベンチマークにおいて GPT-4-V を著しく上回っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-18T17:36:20Z)
• The Efficiency Spectrum of Large Language Models: An Algorithmic Survey [54.19942426544731]
  LLM(Large Language Models)の急速な成長は、様々なドメインを変換する原動力となっている。 本稿では,LLMのエンドツーエンドのアルゴリズム開発に不可欠な多面的効率性について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-01T16:00:25Z)
• MechGPT, a language-based strategy for mechanics and materials modeling that connects knowledge across scales, disciplines and modalities [0.0]
  我々は,Large Language Model (LLM) を用いて,質問応答対を原料から抽出し,微調整する。 得られたMechGPT LLM基盤モデルは、知識検索、様々な言語タスク、仮説生成、異なる領域にわたる知識の接続能力を調べるために、一連の計算実験で使用される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-16T14:29:35Z)
• Evaluating the Effectiveness of Large Language Models in Representing Textual Descriptions of Geometry and Spatial Relations [2.8935588665357086]
  本研究では,大規模言語モデル(LLM)の空間的関係の表現能力を評価することに焦点を当てた。 我々は GPT-2 や BERT などの LLM を用いて、よく知られたジオメトリのテキスト (WKT) フォーマットを符号化し、それらの埋め込みを分類器や回帰器に入力する。 実験では、LLMが生成した埋め込みは幾何型を保存し、いくつかの空間的関係(精度は73%まで)を捉えることができるが、数値を推定し、空間的関連オブジェクトを検索する際の課題が残っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-05T03:50:08Z)
• The Geometry of Self-supervised Learning Models and its Impact on Transfer Learning [62.601681746034956]
  自己教師型学習(SSL)はコンピュータビジョンにおいて望ましいパラダイムとして登場した。 本稿では,各特徴空間内の局所的近傍を用いて異なるSSLモデルを分析するためのデータ駆動幾何学的手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-18T18:15:38Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。