Адаптация языковых моделей для специализированных областей

Адаптация крупных языковых моделей (LLMs) для специализированных областей, таких как проектирование полупроводников, представляет собой сложную задачу. Эти модели должны интерпретировать геометрические ограничения и обеспечивать точное размещение компонентов.

Проблемы общих LLM

Основное ограничение общих LLM заключается в их неспособности преобразовывать теоретические знания в практические решения. Они могут точно определять технические концепции, но часто не справляются с задачами, требующими пространственного мышления и структурной логики.

В проектировании полупроводников AI должен идти дальше текстовых знаний, чтобы обеспечить правильное размещение компонентов. Без точных геометрических соотношений дизайн может оказаться неэффективным.

Способы улучшения адаптивности LLM

Разработаны различные подходы для улучшения адаптивности LLM в специализированных приложениях. Например, тонкая настройка требует много времени и вычислительных ресурсов. Генерация с использованием внешних данных (RAG) не полностью решает проблемы, связанные со структурным решением задач.

Решение SOLOMON

Для улучшения адаптивности LLM в специализированных областях исследователи разработали SOLOMON, нейро-вдохновленную сеть для логического рассуждения. Эта система использует многоагентную архитектуру для динамической обработки пространственных ограничений.

Ключевые компоненты SOLOMON

Архитектура SOLOMON включает три основных компонента:

• Генераторы мыслей — используют различные LLM для создания множества путей рассуждений.
• Оценщики мыслей — оценивают и выбирают наиболее логичные подходы.
• Системы управления — позволяют динамически изменять цели, улучшая адаптацию к специальным задачам.

Эффективность SOLOMON

В экспериментах с 25 задачами проектирования полупроводников SOLOMON показал улучшенные результаты. Система смогла снизить ошибки и повысить точность размещения, исправляя логические несоответствия и арифметические ошибки в геометрических схемах.

Преимущества и дальнейшее развитие

SOLOMON значительно улучшает точность проектирования, синхронизируя рассуждения между несколькими LLM. Это исследование подчеркивает важность улучшения возможностей логического мышления в LLM, а не увеличения их размера.

Будущее направлено на расширение этой архитектуры для других инженерных приложений и на развитие многомодального логического мышления.

Заключение

SOLOMON представляет собой значительный шаг вперед в разработке более точных и адаптивных инструментов AI для решения реальных промышленных задач.