LLM's en non-verbale communicatie?

LLM's zijn ontworpen om menselijke taal te verwerken en te genereren, maar hun vermogen tot niet-verbaal redeneren is beperkt. Onderzoekers van Meta's Fundamental AI Research team (FAIR) en de Universiteit van Californië, San Diego, hebben dit onderzocht en een model ontwikkeld dat redeneert in een 'latente ruimte' in plaats van uitsluitend via natuurlijke taal.

Beperkingen van huidige LLM's
Traditionele LLM's, zoals ChatGPT, genereren een 'denkproces' door elke stap van de logica te vertalen naar natuurlijke taal. Dit kan leiden tot inefficiënties, omdat de modellen zich richten op tekstuele samenhang en vloeiendheid, wat niet altijd bijdraagt aan het daadwerkelijke redeneerproces. Deze afhankelijkheid van taal kan de effectiviteit van LLM's bij het oplossen van complexe logische problemen beperken.

Redeneren in de latente ruimte
Het voorgestelde model, genaamd COCONUT (Chain Of CONtinUous Thought), voert redeneerprocessen uit in de 'latente ruimte'—de verborgen computationele laag die voorafgaat aan de generatie van taal. Door in deze ruimte te opereren, kan het model logische stappen nemen zonder deze onmiddellijk te vertalen naar natuurlijke taal, wat resulteert in een geoptimaliseerd redeneerpad, aangeduid als 'continue gedachte'.

Voordelen en implicaties
Redeneren in de latente ruimte stelt het model in staat om meerdere potentiële vervolgstappen gelijktijdig te coderen. Dit betekent dat het model verschillende logische opties parallel kan verkennen, wat leidt tot efficiëntere en mogelijk nauwkeurigere oplossingen voor complexe problemen. Hoewel deze benadering geen radicale verbetering van de redeneercapaciteiten van LLM's betekent, toont het wel significante verbeteringen in nauwkeurigheid voor bepaalde soorten logische problemen en opent het nieuwe onderzoeksrichtingen.

LLM's die redeneren
Het onderzoek suggereert dat het loskoppelen van het redeneerproces van natuurlijke taal en het verplaatsen naar een latente ruimte de beperkingen van huidige LLM's kan verminderen. Deze aanpak kan leiden tot efficiëntere en effectievere AI-systemen die beter in staat zijn om complexe logische taken uit te voeren zonder de beperkingen van taalafhankelijkheid.

Meer? Hier.