神経シンボリックフレームワークでLLMの指示追従を改善する

生成AIは、ライティング、アート、音楽など、さまざまな分野でコンテンツの作成方法を変えた。大規模言語モデル（LLM）は、指示チューニングという方法のおかげで、指示に従うのが得意なんだけど、複雑なタスクや独自の状況にはまだ苦労している。この記事では、ニューラルネットワークと象徴的推論を組み合わせることで、LLMが指示に従う能力がどう向上するかについて見ていく。

#大規模言語モデルって何？

OpenAIのGPT-4やMetaのLlamaみたいな大規模言語モデルは、日常の言葉を理解して反応できる。特定のプロンプトを入力することで、さまざまなタスクに使える。例えば、これらのモデルは説明に基づいてコードを書いたり、アウトラインに従ってエッセイを生成したりできる。

#指示に従う際の課題

うまく機能する一方で、LLMはいくつかの問題を抱えている：

1. 複雑で複数のステップを必要とする指示の処理。
2. 曖昧な言葉や文脈によって指示を誤解すること。
3. 学習した内容と異なる新しいタスクへの知識の適用が難しい。
4. 指示を実行する際の明確な推論プロセスがない。

具体的な例として、LLMに旅行プランを作成するように頼んだ場合、存在しないフライトを提案したり、必要な旅行の詳細を見落としたりして、プランが実用的でなくなることがある。

#指示チューニング

指示チューニングは、明確な指示とタスクをペアにしたデータを使って、LLMが指示をよりよく従うのを助ける。この方法は、モデルのトレーニングに多くの例が必要なんだけど、限界もある。たとえば、トレーニングデータに存在しないユニークなタスクにはうまく機能しないことがある。

指示チューニングに関する一般的な課題には以下が含まれる：

• 詳細で多様な指示を作成するのが難しい。
• トレーニングデータに限られた例しかないため、あまり一般的でないタスクでのパフォーマンスが問題になる。
• タスクの深い理解よりも表面的なパターンに焦点を当てやすい。

この理解不足は、モデルが正しそうに聞こえる応答を生成するけど、実際には実用性に欠ける指示に繋がることがある。

#より良いアプローチの必要性

これらの課題を克服するために、LLMが指示に従う方法を改善する新しいアプローチを提案する。ニューラルネットワークと象徴的推論を組み合わせることで、指示チューニングの欠点に対処する、より包括的な方法を提供できる。

#ニューロシンボリックフレームワーク

私たちのフレームワークは、主に3つの部分から成り立っている：

#1. 象徴的タスクプランナー

このコンポーネントは、複雑な指示を小さなタスクに分解して、管理しやすくする。Hierarchical Task Networks（HTNs）というシステムを使って、これらのタスクを体系的に整理する。プランナーは、特定のタスクを完了するための詳細なガイドラインを含むプロセス知識グラフにもアクセスできる。これによって、各小さなタスクが論理的で関連性があることを保証する。

#2. ニューラルセマンティックパーサー

タスクが整理されたら、次のステップはそれらの高レベルのタスクを具体的で実行可能なステップに変換すること。ニューラルセマンティックパーサーは、整理されたタスクを明確なアクションに翻訳する。このステップは、プランナーの提案が正しく実行できることを保証する上で重要。

#3. ニューロシンボリックエグゼキューター

私たちのフレームワークの最後の部分は、ニューロシンボリックエグゼキューター。この部分は、前のステップからのアクションを実行する責任がある。現在の状況や変更が必要な点を追跡する。ニューラルネットワークの強みと明確な論理的推論を組み合わせることで、このエグゼキューターは、タスク実行中に発生する予期しない問題に適応できる。

#ニューロシンボリックアプローチの利点

この新しいフレームワークは、LLMが詳細な指示に従う能力を改善するために設計されている。新しい状況に適応し、タスクを正確に完了する能力が向上する。このアプローチは、現実のシナリオで予測不可能な状況に対応できる生成AIのより一貫した活用につながる。

#指示可能性の概要

歴史的に、知能システムの指示可能性は、明確でルールベースのプログラミングに焦点を当てた象徴的アプローチを使用していた。しかし、LLMが発展するにつれて、より良い指示可能性の必要性が高まった。OpenAIのChatGPTのようなチャットボットが人気になる中、より多くのユーザーがこれらのAIシステムに情報を頼っている。

LLMにおける主な課題は、ユーザーの希望とモデルの出力を一致させること。多くの場合、LLMのトレーニング方法とユーザーが実際に必要とするものとの間にギャップがある。現在のトレーニング方法は予測エラーを減らすことを目指しているが、ユーザーはモデルが混乱なく指示に従うことを期待している。

#アラインメント問題への対処

アラインメントの問題に対処するために、研究者たちは指示チューニングを提案している。この方法は、モデルがユーザーの期待に応えるように、指示-出力ペアを使ってさらにトレーニングを行うことを含む。しかし、この方法にも自身の課題がある：

• 多様で高品質な指示を作成するのが難しい。
• 指示チューニングはトレーニングデータに存在する一般的なタスクでうまく機能するだけ。
• タスクの深い意味を誤解することがある。

これらの問題によって、LLMは複雑な指示に正確に従えないことが多かったり、誤った出力を生成することがある（これを「幻覚」と呼ぶ）。

#ニューロシンボリックアプローチに向けて

私たちが提案するニューロシンボリックフレームワークは、これらのアラインメントとグラウンディングの問題に対処することを目指している。象徴的推論とニューラルネットワークを統合することで、ユーザーのニーズに効果的に応える堅牢な方法を創造できる。

#象徴的タスクプランナーの詳細

象徴的タスクプランナーは、構造化されたアプローチを利用して高レベルの指示を管理可能なステップに分解する。これにより、明確さが提供され、タスクの実行がより簡単になる。プランナーは、各アクションが文脈上意味を持つようにするために、タスクスキーマや知識グラフのライブラリにアクセスする。

#ニューラルセマンティックパーサーの説明

ニューラルセマンティックパーサーは、これらの整理されたタスクを詳細で実行可能なアクションに翻訳する。このステップは、高レベルのタスクの組織を、実際に実行可能な具体的な出力に直接つなぐ上で重要。

#ニューロシンボリックエグゼキューターの機能

次に、ニューロシンボリックエグゼキューターが、タスクを実行しながら環境の変化を監視する。この動的な適応能力によって、エグゼキューターは予期しない状況に対処でき、タスクの組織と実行をより信頼性のあるものにする。

#グラウンディングとアラインメントの重要性

タスクの成功した実行は、主に2つの概念、グラウンディングとアラインメントに大きく依存している。

#グラウンディング

グラウンディングは、言語と実世界の行動や文脈を結びつけること。LLMにとって、これは指示を正確に解釈する際に重要。モデルが抽象的な言葉を現実の状況に結びつけられないと、実際には適用できない応答を生成することがある。知識グラフを使うことで、このグラウンディングプロセスを強化し、関連情報の豊富な基盤を提供できる。

#アラインメント

アラインメントは、モデルがユーザーの期待に応じた出力を生成することを保証する。これには、倫理的ガイドラインや現在の文脈のニーズに従うことが含まれる。フィードバックメカニズムを取り入れ、モデルのパラメータを調整することで、アラインメントを改善することができる。知識グラフを使用することで、構造化された理解がモデルの意思決定プロセスをサポートする。

#結論

象徴的タスクプランナー、ニューラルセマンティックパーサー、ニューロシンボリックエグゼキューターを組み合わせたニューロシンボリックフレームワークを導入することで、生成AIモデル、特にLLMが指示に従う方法を改善できる。このアプローチは、現在の指示チューニング方法が直面しているさまざまな制限に対処する。知識グラフの統合は、グラウンディングとアラインメントをさらに強化し、モデルが現実の環境で効果的に機能することを保証する。このフレームワークは、さまざまな領域での生成AIのより信頼性が高く多様な応用の扉を開く。