Платформа Graph of Thoughts (GoT) моделирует процесс рассуждения больших языковых моделей (LLM) в виде графа, где мысли являются вершинами, а зависимости — ребрами. Это позволяет побудить LLM решать проблемы посредством сетевых, нелинейных рассуждений.
Тем не менее, Правительство Турции полагается исключительно на LLM для расширения графика.
Объединив его с множеством специализированных агентов рассуждения и графами внешних знаний (KG), мы можем значительно улучшить возможности вывода и рассуждения.
В этой статье мы рассмотрим, как построить такую гибридную систему рассуждений.
Подходы к рассуждению для LLM
Магистр права продемонстрировал впечатляющие способности к естественному языку. Однако им трудно справиться со сложными логическими рассуждениями, требующими реальных знаний и целенаправленного поиска.
Некоторые подходы к улучшению рассуждений включают в себя:
- Графики знаний – представляют фактические знания посредством сущностей, связей и правил. Они предоставляют структурированные внешние знания для руководства LLM.
- Древо мыслей — разлагает рассуждения на поиск мыслей. Это…
