論文の概要: Enhancing Reasoning to Adapt Large Language Models for Domain-Specific Applications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.04384v1
• Date: Wed, 05 Feb 2025 19:27:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-10 18:29:32.85013
• Title: Enhancing Reasoning to Adapt Large Language Models for Domain-Specific Applications
• Title（参考訳）: ドメイン特化アプリケーションのための大規模言語モデル適応のための推論の強化
• Authors: Bo Wen, Xin Zhang,
• Abstract要約: SoLOMONは、新しいニューロインスパイアされたLarge Language Model (LLM) Reasoning Networkアーキテクチャである。 本稿では,SLOMONがPmpt Engineering と In-Context Learning 技術を活用して,汎用 LLM の特殊タスクへの迅速な適応を実現する方法を示す。 その結果,SOLOMONインスタンスはLLMインスタンスのベースラインを著しく上回り,最先端の推論モデルであるo1-previewに匹敵する性能を達成した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.122613733775677
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper presents SOLOMON, a novel Neuro-inspired Large Language Model (LLM) Reasoning Network architecture that enhances the adaptability of foundation models for domain-specific applications. Through a case study in semiconductor layout design, we demonstrate how SOLOMON enables swift adaptation of general-purpose LLMs to specialized tasks by leveraging Prompt Engineering and In-Context Learning techniques. Our experiments reveal the challenges LLMs face in spatial reasoning and applying domain knowledge to practical problems. Results show that SOLOMON instances significantly outperform their baseline LLM counterparts and achieve performance comparable to state-of-the-art reasoning model, o1-preview. We discuss future research directions for developing more adaptive AI systems that can continually learn, adapt, and evolve in response to new information and changing requirements.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、ドメイン固有アプリケーションに対する基礎モデルの適応性を高める新しいニューロインスパイアされたLarge Language Model (LLM) Reasoning NetworkアーキテクチャであるSOLOMONについて述べる。 半導体レイアウト設計におけるケーススタディを通じて,SoloMONは,Prompt Engineering と In-Context Learning 技術を利用して,汎用 LLM の特殊タスクへの迅速な適応を可能にすることを実証した。 実験により,LLMが空間的推論や領域知識を実践的問題に適用する際の課題を明らかにした。 その結果,SOLOMONインスタンスはLLMインスタンスのベースラインを著しく上回り,最先端の推論モデルであるo1-previewに匹敵する性能を達成した。 我々は、新しい情報や要求の変化に応じて継続的に学習し、適応し、進化できる、より適応的なAIシステムを開発するための将来の研究方向性について議論する。

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