論文の概要: On LLM-generated Logic Programs and their Inference Execution Methods

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.09209v1
• Date: Thu, 13 Feb 2025 11:47:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-14 13:48:41.212161
• Title: On LLM-generated Logic Programs and their Inference Execution Methods
• Title（参考訳）: LLM生成論理プログラムとその推論実行法について
• Authors: Paul Tarau,
• Abstract要約: 1ペタバイトのデータに基づいて訓練された大規模言語モデル(LLM)は、これまで蓄積され蒸留された知識のかなりの割合の高度に圧縮されたリポジトリである。 本稿では,この知識を数種類の論理プログラムの形式で抽出する手法について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Large Language Models (LLMs) trained on petabytes of data are highly compressed repositories of a significant proportion of the knowledge accumulated and distilled so far. In this paper we study techniques to elicit this knowledge in the form of several classes of logic programs, including propositional Horn clauses, Dual Horn clauses, relational triplets and Definite Clause Grammars. Exposing this knowledge as logic programs enables sound reasoning methods that can verify alignment of LLM outputs to their intended uses and extend their inference capabilities. We study new execution methods for the generated programs, including soft-unification of abducible facts against LLM-generated content stored in a vector database as well as GPU-based acceleration of minimal model computation that supports inference with large LLM-generated programs.
• Abstract（参考訳）: 1ペタバイトのデータに基づいて訓練された大規模言語モデル(LLM)は、これまで蓄積され蒸留された知識のかなりの割合の高度に圧縮されたリポジトリである。 本稿では,この知識を,命題ホルン節,デュアルホーン節,リレーショナル三重項,定格クロース文法など,数種類の論理プログラムの形式で引き出す手法について検討する。 この知識を論理プログラムとして公開することにより、LLM出力のアライメントを意図した用途に検証し、推論機能を拡張することができる。 ベクトルデータベースに格納されたLLM生成コンテンツに対して、認識可能な事実のソフト統一化や、大規模LLM生成プログラムでの推論をサポートする最小モデル計算のGPUベースのアクセラレーションを含む、生成されたプログラムの新たな実行方法について検討する。

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