Nytt ramverk kombinerar LLM:er med logikprogrammering för bättre relationsdata

arXiv cs.AI

Forskare har utvecklat GRASP, ett system som kombinerar stora språkmodeller (LLM:er) med probabilistisk logikprogrammering – istället för att låta en LLM gissa regler på egen hand används den som idégenerator som styrs av gradientberäkningar. Systemet testades på fyra datamängder, bland annat molekylär toxicitetsprediktering och citationsmatchning, och presterade bättre än renodlade symboliska, neurala och LLM-baserade metoder. Det intressanta är att man får tolkningsbara regeluppsättningar – man kan faktiskt se varför modellen tror vad den tror, vilket är ovanligt.