Natürliche Sprach-Eingebettete Programme: Eine Brücke zwischen großen Sprachmodellen und symbolischem Denken

Einführung

Die rasante Entwicklung der Künstlichen Intelligenz (KI) hat eine Vielzahl von Anwendungen hervorgebracht, die auf großen Sprachmodellen (LLMs) basieren. Diese Modelle, wie GPT-4, haben beeindruckende Fortschritte in der Verarbeitung natürlicher Sprache gemacht und zeigen bemerkenswerte Fähigkeiten in der Textgenerierung, Übersetzung und Analyse von Stimmungen. Trotz dieser Fortschritte stoßen LLMs jedoch an ihre Grenzen, wenn es um komplexe Aufgaben des numerischen und symbolischen Denkens geht.

Herausforderungen und Grenzen von LLMs

LLMs haben sich als äußerst effizient bei der Durchführung von Aufgaben erwiesen, die auf der Vorhersage des nächsten Wortes basieren. Dies funktioniert hervorragend für Aufgaben wie das Schreiben von Texten oder das Analysieren von Kundenbewertungen. Doch wenn es darum geht, mathematische Probleme zu lösen oder symbolische Aufgaben zu bewältigen, stoßen diese Modelle an ihre Grenzen. Ein einfaches Beispiel wäre die Aufgabe, alle US-Präsidenten, die nach 1950 gewählt wurden und an einem Mittwoch geboren sind, zu identifizieren. Solche Fragen erfordern eine logische und symbolische Analyse, die über das reine Sprachverständnis hinausgeht.

Einführung von NLEPs

Forscher haben eine innovative Methode namens "Natürliche Sprach-Eingebettete Programme" (NLEPs) entwickelt, um die numerischen und symbolischen Denkfähigkeiten von LLMs zu verbessern. Diese Technik besteht darin, LLMs zu veranlassen, Python-Programme zu generieren und auszuführen, um Benutzeranfragen zu lösen und die Ergebnisse in natürlicher Sprache auszugeben. NLEPs folgen einem vierstufigen Problemlösungsansatz:
- Aufrufen der notwendigen Pakete
- Importieren von natürlichen Sprachrepräsentationen des benötigten Wissens
- Implementieren einer Lösungskalkulationsfunktion
- Ausgeben der Ergebnisse in natürlicher Sprache mit optionaler Datenvisualisierung

Vorteile von NLEPs

Der Einsatz von NLEPs bietet mehrere Vorteile:
- **Verbesserte Genauigkeit:** NLEPs ermöglichen es GPT-4, eine Genauigkeit von über 90% bei verschiedenen symbolischen Denkaufgaben zu erreichen, was eine Verbesserung von 30% gegenüber aufgabenspezifischen Aufforderungsmethoden darstellt.
- **Transparenz und Effizienz:** Benutzer können die generierten Programme untersuchen und Fehler direkt beheben, ohne das gesamte Modell neu ausführen zu müssen. Ein einzelnes NLEP kann für mehrere Aufgaben wiederverwendet werden, indem bestimmte Variablen ersetzt werden.
- **Datenschutz:** Da NLEP-Programme lokal ausgeführt werden, müssen sensible Benutzerdaten nicht an externe Unternehmen zur Verarbeitung gesendet werden.
- **Leistungssteigerung kleinerer Modelle:** NLEPs können die Leistung kleinerer Sprachmodelle verbessern, ohne dass kostspielige Neutrainings erforderlich sind.

Herausforderungen und zukünftige Forschung

Trotz der vielen Vorteile gibt es auch Herausforderungen bei der Implementierung von NLEPs. Diese Methode hängt stark von der Fähigkeit des Modells ab, Programme zu generieren, und funktioniert möglicherweise nicht so gut mit kleineren Modellen, die auf begrenzten Datensätzen trainiert wurden. Zukünftige Forschungen werden sich darauf konzentrieren, Methoden zu entwickeln, um kleinere LLMs dazu zu bringen, effektivere NLEPs zu generieren, sowie die Auswirkungen von Variationen in den Aufforderungen auf die Robustheit des Denkprozesses zu untersuchen.

Unterstützende Forschung und Präsentation

Die Forschung zu NLEPs wird teilweise vom Center for Perceptual and Interactive Intelligence in Hongkong unterstützt und soll auf der Jahrestagung des Nordamerikanischen Kapitels der Association for Computational Linguistics vorgestellt werden.

Schlussfolgerung

Natürliche Sprach-Eingebettete Programme (NLEPs) stellen einen bedeutenden Fortschritt in der Verbesserung der Fähigkeiten großer Sprachmodelle dar. Durch die Kombination von Sprachverarbeitung und Programmierung können LLMs Aufgaben lösen, die sowohl sprachliche als auch symbolische Fähigkeiten erfordern. Diese Technik bietet nicht nur eine höhere Genauigkeit und Effizienz, sondern auch verbesserte Datenschutzmaßnahmen und die Möglichkeit, die Leistung kleinerer Modelle zu steigern. Die Zukunft der KI scheint vielversprechend, da Forscher weiterhin innovative Ansätze wie NLEPs erkunden, um die Lücke zwischen maschinellem und menschlichem Denken zu schließen.



- https://www.artificialintelligence-news.com/2024/06/14/nleps-bridging-the-gap-between-llms-symbolic-reasoning/
- https://pub.aimind.so/bridging-the-gap-between-symbolic-ai-and-large-language-models-ec16c36c7ef5
- https://arxiv.org/abs/2405.13209
- https://news.mit.edu/2024/technique-improves-reasoning-capabilities-large-language-models-0614
- https://neusymbridge.github.io/
- https://linnk.ai/insight/hybrid-language-symbolic-reasoning/natural-language-embedded-programs-for-hybrid-language-symbolic-reasoning-GRWZDblE/
- https://www.youtube.com/watch?v=g8RdXt_A3QA
- https://arxiv.org/html/2309.10814v2
- https://hyscaler.com/insights/llms-with-neurosymbolic-methods/