コーネル大学とIBMリサーチの研究者が開発したAutoToSは、大規模言語モデル(LLMs)の計画立案と推論タスクにおける潜在能力を引き出します。これまでの方法と異なり、コンピュータ資源を大幅に削減しつつ、速度と精度を両立させた新しい技術です。
AutoToSはルールベースの検索アルゴリズムとLLMsの計画機能を融合させ、手間のかかる人間の介入を不要にしました。検索アルゴリズムとしてLLMsを活用して、あらゆる問題の解決を効率化する手法ですが、従来手法では多くの計算コストと時間がかかるため、完全性や妥当性を保証できませんでした。
しかしAutoToSでは、問題の記述から検索アルゴリズムのコードを生成し、単体テストやデバッグステートメントによって自動的にエラーを修正します。これにより、コール数を減らしつつも高い精度でタスクを達成することが可能になっています。
この技術の応用可能性は企業の計画作成ツールにも及び、より効率的な意思決定支援として期待されています。高校生も理解しやすいように、これからのAIの進化を支えるハイブリッドシステムとして注目されているのがAutoToSです。
出典 : AutoToS makes LLM planning fast, accurate and inexpensive https://venturebeat.com/ai/autotos-makes-llm-planning-fast-accurate-and-inexpensive/