- 大規模言語モデル（LLM）は、潜在的な解決策を探索することで計画と推論のタスクを解決するのに有望性を示している。
- 既存の方法は遅く、計算コストが高く、信頼性の低い回答を提供する可能性がある。
- コーネル大学とIBMリサーチの研究者は、AutoToSという新しい技術を導入し、LLMの計画能力とルールベースの探索アルゴリズムの速度と精度を組み合わせた。
- AutoToSは、人間の介入を排除し、計画問題の解決の計算コストを大幅に削減する。
- AutoToSは、ToSと呼ばれる新しいアプローチを提供し、LLMを使用して検証ソリューションを提案する検索アルゴリズムとして使用できる。
私の考え: AutoToSは、計画問題を解決する際の計算コストを削減し、人間の介入を排除するため、LLMアプリケーションにおいて有望な技術です。ToSとAutoToSは、現在のAIシステムの制限のいくつかに対処するための有望な方向性として注目されています。
元記事: https://venturebeat.com/ai/autotos-makes-llm-planning-fast-accurate-and-inexpensive/