Évaluation de l'apprentissage des règles dans les modèles de langage

Ces dernières années, les grands modèles de langage (LLMs) ont montré des compétences impressionnantes dans les tâches de raisonnement. Cependant, il y a toujours un fossé dans leur capacité à apprendre des règles dans des situations réelles où ils interagissent avec leur environnement. Alors que beaucoup d'études se concentrent sur des tâches comme la déduction et l'Induction, la compétence de raisonnement abductif-faire des suppositions éclairées basées sur des informations incomplètes-n'a pas été pleinement explorée. Cet article va présenter un nouveau référentiel conçu pour tester les LLMs sur leur capacité à apprendre des règles grâce à des interactions dans divers environnements.

#L'Importance de l'Apprentissage des Règles

Les humains identifient et appliquent naturellement des règles dans leur vie quotidienne. Cette capacité implique trois étapes clés :

1. Abduction : Faire une hypothèse ou une supposition en se basant sur ce qu'on observe.
2. Déduction : Tester cette hypothèse à travers des actions planifiées.
3. Induction : Raffiner l'hypothèse en fonction des résultats des tests.

Ce processus nous permet de comprendre notre environnement et d'adapter nos actions en conséquence.

#Limitations Actuelles des Modèles de Langage

La plupart des travaux sur les LLMs ont examiné les tâches de raisonnement une à une. Les chercheurs utilisent souvent des ensembles de données fixes, poussant les LLMs à reconnaître des motifs à partir d'un nombre limité d'exemples. Cependant, les situations réelles ne fournissent guère d'informations complètes dès le départ. Au lieu de cela, les gens rassemblent des informations et testent leurs Hypothèses de manière dynamique. Les tests actuels ne reflètent pas adéquatement cette interaction, ce qui est crucial pour mesurer les compétences d'apprentissage des règles d'un agent.

#Présentation d'un Nouveau Référentiel

Pour mieux évaluer comment les LLMs apprennent des règles, nous proposons un nouveau référentiel. Ce référentiel est conçu pour évaluer les agents linguistiques dans des environnements interactifs où ils doivent découvrir des règles par l'exploration. Il comprend une série de situations de puzzle simulées basées sur des règles fictives, nécessitant que les agents prennent des décisions et apprennent à travers leurs interactions.

#Environnements de Puzzle

Le référentiel présente trois types principaux de puzzles :

1. Opérateur de Fonction : Dans cet environnement, les agents apprennent à déterminer les coefficients de fonctions mathématiques. Ils peuvent manipuler des entrées pour recueillir des informations sur le comportement de chaque fonction.

2. Salle d'Évasion : Ici, les agents doivent découvrir un code d'accès pour sortir d'une pièce remplie de différents types de peintures. Le code est lié aux caractéristiques de ces peintures, et les agents doivent formuler et tester leurs hypothèses sur la façon dont le code est construit.

3. Réacteur : Dans ce puzzle, les agents travaillent avec une machine qui combine des matériaux selon des règles spécifiques. Ils doivent déduire les règles régissant comment différents matériaux réagissent pour produire de nouvelles sorties.

#L'Agent d'Apprentissage de Règles

Nous introduisons un nouveau type d'agent linguistique qui utilise les processus d'abduction, de déduction et d'induction ensemble. Cet agent est conçu pour imiter la résolution de problèmes humaine en créant des hypothèses à partir d'observations, en les testant par des actions, et en les raffinant en fonction des retours.

#Comment Fonctionne l'Agent

• Pendant la phase d'abduction, l'agent génère des hypothèses initiales basées sur ce qu'il observe dans l'environnement.
• Dans la phase de déduction, il réalise des actions pour tester ces hypothèses.
• Enfin, la phase d'induction implique le raffinement des hypothèses en fonction des résultats des tests.

Ce raisonnement cyclique permet à l'agent de s'adapter de manière dynamique à ce qu'il apprend de l'environnement et d'améliorer ses stratégies de résolution de problèmes.

#Configuration Expérimentale

Nous avons testé notre référentiel avec cinq LLMs populaires, y compris GPT-3.5 et GPT-4. Ces modèles ont été évalués sur leur capacité à résoudre les différents types de puzzles définis dans notre référentiel.

#Comparaison avec les Agents de Référence

Nous avons comparé le nouvel agent avec des agents de référence qui n'ont pas utilisé le même cadre de raisonnement. Les agents de référence avaient des capacités limitées, se basant uniquement sur des observations passées sans générer de nouvelles hypothèses ou plans. Cette comparaison nous a aidé à comprendre l'efficacité de notre cadre d'abduction, de déduction et d'induction.

#Résultats et Conclusions

Nos tests ont montré que le nouvel agent a considérablement amélioré les taux de succès pour les différents types de puzzles. Le rôle de l'abduction dans la génération et le raffinement des hypothèses a prouvé qu'il améliore le processus d'apprentissage lorsque les agents naviguent dans des environnements inconnus.

#Défis Clés pour les Modèles de Langage

Malgré ces améliorations, certains défis persistent :

1. Problèmes d'Exploration : Beaucoup d'agents avaient du mal à explorer de nouvelles options et répétaient souvent des actions qui n'apportaient pas de nouvelles informations. Le nouvel agent a abordé ce problème mais n'était pas encore parfait.

2. Génération d'Hypothèses : Les agents créaient parfois des hypothèses non pertinentes ou incorrectes, surtout dans des environnements complexes comme le puzzle Réacteur.

3. Adaptation à de Nouvelles Informations : Les agents trouvaient difficile de corriger leurs hypothèses face à des observations contradictoires, ce qui entraînait un raffinement des règles moins efficace.

#Conclusion

Nous avons introduit un nouveau référentiel pour évaluer les capacités d'apprentissage des règles des agents linguistiques dans des environnements interactifs. Ce référentiel, avec l'agent proposé utilisant un processus de raisonnement complet, montre un potentiel prometteur pour améliorer la façon dont les LLMs apprennent des règles de leur environnement.

Le développement de ce référentiel ouvre des perspectives pour de futures recherches sur la création d'agents linguistiques capables d'apprentissage de règles semblable à celui des humains. De plus, s'attaquer aux défis persistants identifiés peut conduire à des modèles de langage plus efficaces et intelligents à l'avenir.

Grâce à des améliorations et adaptations continues, nous croyons que les agents linguistiques deviendront meilleurs pour comprendre et interagir avec des environnements complexes d'une manière qui imite le raisonnement humain.