Новая нейросимволическая модель для улучшения пространственного мышления ИИ.

Улучшение пространственного мышления в больших языковых моделях

В современном мире большие языковые модели (LLM) показывают отличные результаты в различных задачах, включая пространственное мышление. Это важно для развития Искусственного Общего Интеллекта (AGI) и его применения в робототехнике и навигации.

Проблемы пространственного мышления

Пространственное мышление включает количественные аспекты (например, расстояния, углы) и качественные аспекты (например, относительные позиции, такие как “рядом” или “внутри”). Хотя люди хорошо справляются с этими задачами, LLM часто испытывают трудности. Это показывает необходимость эффективных подходов для улучшения пространственного мышления в LLM.

Традиционные подходы и их ограничения

Традиционные методы LLM полагаются на свободные подсказки, но имеют ограничения, особенно на сложных наборах данных, таких как StepGame и SparQA. Исследователи разработали стратегии, такие как Chain of Thought (CoT) и визуализация мышления, для улучшения рассуждений.

Новые решения

Исследователи из Университета Штутгарта предложили систематическую нейро-символическую структуру для улучшения пространственного мышления LLM, комбинируя стратегические подсказки с символическим мышлением. Этот подход включает обратные связи и проверку на основе ASP для повышения производительности на сложных задачах.

Эксперименты и результаты

В исследовании использовались два набора данных: StepGame и SparQA. Тестировались три подхода: ASP для логического мышления, LLM+ASP и метод “Факты + Логические Правила”. Результаты показали, что метод “LLM + ASP” улучшил точность, особенно для вопросов “Найти Отношение” и “Найти Блок”.

Ключевые факторы успеха

Ключевыми факторами успеха стали различие семантического парсинга и логического мышления, четкие пространственные отношения и многопроходная обработка. Методология показала лучшие результаты в простых, четко определенных условиях.

Заключение

Предложенная структура значительно улучшает способности LLM в пространственном мышлении. Результаты экспериментов показывают, что этот подход может стать основой для будущих прорывов в области ИИ.

Как использовать ИИ для вашего бизнеса

Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью ИИ, следуйте этим шагам:

Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу.
Определите ключевые показатели эффективности (KPI), которые хотите улучшить с помощью ИИ.
Подберите подходящее решение из множества доступных вариантов ИИ.
Внедряйте ИИ постепенно: начните с малого проекта, анализируйте результаты и KPI.
На основе полученных данных расширяйте автоматизацию.