Feb, 2024
符号人工智能：一种将生成模型和求解器相结合的基于逻辑的方法的框架
SymbolicAI: A framework for logic-based approaches combining generative models and solvers
Marius-Constantin Dinu, Claudiu Leoveanu-Condrei, Markus Holzleitner, Werner Zellinger, Sepp Hochreiter
TL;DRSymbolicAI 是一个多功能、模块化的框架，采用基于逻辑的方法进行概念学习和流程管理，在生成过程中使生成模型与各种求解器无缝集成，并通过将大型语言模型 (LLMs) 视为语义解析器来执行任务，从而弥合符号推理与生成人工智能之间的差距。该框架利用概率编程原理解决复杂任务，并利用可微分和经典编程范式及其各自的优势。该框架还引入了一组多态的、组合的、自引用的数据流操作，将 LLM 输出与用户目标对齐，并支持创建和评估可解释性计算图。最后，我们介绍一种质量度量和其经验分数，用于评估这些计算图，并提出了一个基准，用于比较各种复杂工作流程的最新 LLMs。我们将经验分数称为 “Vector Embedding for Relational Trajectory Evaluation through Cross-similarity”，简称 VERTEX 分数。框架代码库和基准测试结果请参考下方链接。