Estás leyendo la publicación: Conozca SymbolicAI: el marco poderoso que combina las fortalezas de la inteligencia artificial simbólica (IA) y los modelos de lenguaje grande
Las últimas innovaciones en el campo de la Inteligencia Artificial han hecho posible describir sistemas inteligentes con una comprensión del lenguaje mejor y más elocuente que nunca. Con la creciente popularidad y el uso de modelos de lenguaje grande, muchas tareas como la generación de texto, la generación automática de código y el resumen de texto se han vuelto fácilmente realizables. Cuando se combinan con el poder de la Inteligencia Artificial Simbólica, estos grandes modelos de lenguaje tienen un gran potencial para resolver problemas complejos. Tal marco llamado SymbolicAI ha sido desarrollado por Marius-Constantin Dinu, un actual Ph.D. estudiante e investigador de ML que utilizó las fortalezas de los LLM para crear aplicaciones de software.
La IA simbólica simplemente significa implantar pensamientos, razonamientos y comportamientos humanos en un programa de computadora. Los símbolos y las reglas son la base del intelecto humano y encapsulan continuamente el conocimiento. La IA simbólica copia esta metodología para expresar el conocimiento humano a través de reglas y símbolos fáciles de usar. En el marco desarrollado recientemente, SymbolicAI, el equipo ha utilizado el modelo de lenguaje grande para presentar a todos una perspectiva neurosimbólica de los LLM.
Los modelos de lenguaje grande generalmente se entrenan en cantidades masivas de datos textuales y producen texto significativo como los humanos. SymbolicAI utiliza las capacidades de estos LLM para desarrollar aplicaciones de software y cerrar la brecha entre la programación clásica y la dependiente de datos. Se muestra que estos LLM son el componente principal para varias operaciones multimodales. Al adoptar un enfoque de divide y vencerás para dividir un problema grande y complejo en partes más pequeñas, el marco utiliza LLM para encontrar soluciones a los subproblemas y luego recombinarlos para resolver el problema complejo real.
La programación neurosimbólica utilizada por SymbolicAI utiliza las cualidades de una red neuronal y el razonamiento simbólico para desarrollar un sistema de IA eficiente. La red neuronal recopila y extrae información significativa de los datos proporcionados. Dado que carece de un razonamiento adecuado, el razonamiento simbólico se utiliza para hacer observaciones, evaluaciones e inferencias.
Para el cálculo neurosimbólico de datos, el equipo utiliza los motores neuronales de OpenAI, como GPT-3 Davinci-003, DALL·E 2 e Embedding Ada-002. El marco también utiliza motores de búsqueda para procesar texto, voz e imágenes. La programación neurosimbólica proporciona un punto de vista claro sobre los LLM, su capacidad de comprensión y sus áreas de falla. Ayuda a validar los procesos al depurar las predicciones del modelo.
Al comparar SymbolicAI con LangChain, una biblioteca con propiedades similares, LangChain desarrolla aplicaciones con la ayuda de LLM a través de la composición. La biblioteca utiliza la solidez y el poder de los LLM con diferentes fuentes de conocimiento y computación para crear aplicaciones como chatbots, agentes y sistemas de preguntas y respuestas. Brinda a los usuarios soluciones para tareas tales como administración de solicitudes, generación de aumento de datos, optimización de solicitudes, etc.
SymbolicAI implica principalmente el desarrollo de aplicaciones, la generación rápida de texto basada en hechos, el control de flujo y más. Teniendo en cuenta cómo la IA está floreciendo en todos los sectores y específicamente cómo los LLM son la comidilla de la ciudad, SymbolicAI es, sin duda, un gran avance para el desarrollo de software modernizado actual. Consulte SymbolicAI, el marco poderoso que combina las fortalezas de la inteligencia artificial simbólica y los modelos de lenguaje extenso
