NLEPs:大規模言語モデルと論理推論のギャップを埋める

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近年、AI技術は目覚ましい進歩を遂げており、様々な分野で活用されています。しかし、大規模言語モデル(LLM)と呼ばれるAIシステムは、論理的な推論を行うことが苦手という課題があります。

本記事では、NLEPsと呼ばれる新しい技術について紹介し、LLMと論理推論のギャップを埋める可能性について解説します。

引用元：https://www.artificialintelligence-news.com/2024/06/14/nleps-bridging-the-gap-between-llms-symbolic-reasoning/

LLMとは？

LLMは、膨大な量のテキストデータから学習し、人間のような文章を生成したり、質問に答えたりすることができます。近年、ChatGPTやBardなど、様々なLLMが開発されています。

LLMは、様々なタスクに活用することができます。例えば、

• 顧客対応
• 文章作成
• 翻訳
• コード生成

などです。

LLMの課題

LLMは、様々なタスクに活用することができますが、論理的な推論を行うことが苦手という課題があります。

例えば、LLMに「AはBより大きい。BはCより大きい。CはDより大きい。AとDの関係は？」と質問しても、正しい答えを出すことができません。

これは、LLMが論理的な推論ではなく、統計的なパターンに基づいて回答を出すためです。

NLEPsとは？

NLEPsは、Neural Logic Embedding and Proof Searchと呼ばれる新しい技術です。NLEPsは、LLMと論理推論システムを組み合わせることで、LLMの論理推論能力を向上させることを目的としています。

NLEPsは、以下の3つの要素で構成されています。

• ニューラル論理埋め込み: LLMが学習した知識を、論理的な形式で表現します。
• 証明探索: 論理的な形式で表現された知識を使って、質問に対する答えを導き出します。
• 学習: LLMと証明探索システムを相互に学習させ、論理推論能力を向上させます。

NLEPsの可能性

NLEPsは、LLMと論理推論のギャップを埋める可能性を秘めています。

NLEPsが実現すれば、LLMは以下のようなタスクに活用できるようになります。

• 科学論文の執筆: 論文の論理的な構成や論理的な誤りをチェックすることができます。
• 法律文書の作成: 法律文書の論理的な矛盾や抜け漏れをチェックすることができます。
• 医学診断: 患者の症状や検査結果に基づいて、論理的に診断することができます。

まとめ

NLEPsは、LLMと論理推論のギャップを埋める可能性を秘めた新しい技術です。NLEPsが実現すれば、LLMは様々な分野で活用できるようになるでしょう。

AI活用に興味を持つ経営者は、NLEPsの動向に注目しておくことをお勧めします。

TAKU

webエンジニア・経営コンサルタント

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普段はwebエンジニア・経営コンサルタントをしています。仕事柄AIを活用することが多いので、調べたことを当ブログにまとめています。電子書籍「デジタル時代の経営戦略！AIを活用したビジネス成功の鍵」を出版しました。 https://www.amazon.co.jp/dp/B0C617V6V2