Multi-Hop Reasoning

Hvad er Multi-Hop Reasoning?

Multi-hop-reasoning er en proces inden for kunstig intelligens, især inden for naturlig sprogbehandling (NLP) og vidensgrafer, hvor et AI-system laver logiske forbindelser på tværs af flere informationsstykker for at nå frem til et svar eller træffe en beslutning. I stedet for at stole på én enkelt kilde eller et direkte informationsstykke kræver multi-hop-reasoning, at AI’en navigerer gennem en kæde af forbundne datapunkter, eller “hops”, for at syntetisere et fyldestgørende svar.

I sin essens spejler multi-hop-reasoning menneskets evne til at kombinere forskellige vidensbidder fra forskellige kontekster for at løse komplekse problemer eller besvare indviklede spørgsmål. Denne tilgang går videre end simpel faktaopslag og kræver, at AI-systemet forstår relationer, drager slutninger og integrerer forskelligartet information fordelt på dokumenter, databaser eller vidensgrafer.

Nøglekomponenter

• Flere informationskilder: Reasoning-processen involverer data fra forskellige dokumenter, vidensbaser eller systemer.
• Logiske forbindelser: Etablering af relationer mellem forskellige informationsstykker.
• Slutning og integration: At drage konklusioner ved at syntetisere forbundne datapunkter.
• Sekventielle reasoning-trin (hops): Hvert hop repræsenterer et skridt i reasoning-kæden og bringer AI’en tættere på det endelige svar.

Hvordan bruges Multi-Hop Reasoning?

Multi-hop-reasoning anvendes i flere AI-applikationer for at øge dybden og nøjagtigheden i informationshentning og beslutningsprocesser.

Naturlig Sprogbehandling (NLP) og Spørgsmålsbesvarelse

Indenfor NLP er multi-hop-reasoning afgørende for avancerede spørgsmål-besvarelsessystemer. Disse systemer skal forstå og behandle komplekse forespørgsler, som ikke kan besvares ved blot at se på én sætning eller ét afsnit.

Eksempel:

Spørgsmål:
“Hvilken forfatter, født i Frankrig, vandt Nobelprisen i litteratur i 1957 og skrev ‘Den Fremmede’?”

For at besvare dette skal AI’en:

1. Identificere forfattere født i Frankrig.
2. Bestemme, hvilke af dem der vandt Nobelprisen i litteratur i 1957.
3. Tjekke, hvem af dem der skrev ‘Den Fremmede’.

Ved at forbinde disse informationsstykker på tværs af forskellige datapunkter konkluderer AI’en, at svaret er Albert Camus.

Reasoning i Vidensgrafer

Vidensgrafer repræsenterer entiteter (noder) og relationer (kanter) i et struktureret format. Multi-hop-reasoning gør det muligt for AI-agenter at traversere disse grafer og lave sekventielle slutninger for at opdage nye relationer eller hente svar, som ikke er eksplicit nævnt.

Anvendelse: Vidensgraf-udfyldning

AI-systemer kan forudsige manglende forbindelser eller fakta i en vidensgraf ved at ræsonnere over eksisterende forbindelser. For eksempel, hvis en vidensgraf indeholder:

• Person A er forælder til Person B.
• Person B er forælder til Person C.

AI’en kan udlede, at Person A er bedsteforælder til Person C via multi-hop-reasoning.

Reinforcement Learning i Ufuldstændige Miljøer

I miljøer med ufuldstændig information, såsom delvist udfyldte vidensgrafer, bruger agenter multi-hop-reasoning til at navigere i usikkerhed. Reinforcement learning-algoritmer gør det muligt for agenter at træffe sekventielle beslutninger og modtage belønninger for handlinger, der bringer dem nærmere målet.

Eksempel:

En AI-agent starter ved en konceptnode i en vidensgraf og vælger sekventielt kanter (relationer) for at nå et målkoncept. Agenten belønnes for vellykket navigation, selv når den direkte vej ikke er tilgængelig på grund af ufuldstændige data.

AI-automatisering og Chatbots

For AI-drevne chatbots forbedrer multi-hop-reasoning samtaleevner ved at gøre det muligt for botten at levere detaljerede og kontekstuelt relevante svar.

Anvendelse: Kundesupport-chatbot

En chatbot, der hjælper brugere med tekniske problemer, kan skulle:

1. Identificere brugerens enhedstype fra tidligere interaktioner.
2. Hente kendte fejl for den pågældende enhedstype fra en vidensbase.
3. Give fejlfindingstrin baseret på det specifikke problem rapporteret.

Ved at ræsonnere over flere informationsstykker leverer chatbotten et præcist og hjælpsomt svar.

Eksempler og Anvendelser

Multi-Hop Spørgsmålsbesvarelsessystemer

Sundhedsområdet:

Spørgsmål:
“Hvilken medicin kan ordineres til en patient, der er allergisk over for penicillin, men har brug for behandling af en bakterieinfektion?”

Reasoning-trin:

1. Identificere medicin, der bruges til behandling af bakterieinfektioner.
2. Udelukke medicin, der indeholder penicillin eller beslægtede forbindelser.
3. Foreslå alternative antibiotika, der er sikre for patienter med penicillinallergi.

AI-systemet syntetiserer medicinsk viden for at give sikre behandlingsmuligheder.

Vidensgraf-reasoning med Belønningsformning

Indenfor reinforcement learning modificerer belønningsformning belønningsfunktionen for mere effektivt at guide læringsagenten, især i miljøer med sparsomme eller vildledende belønninger.

Anvendelse:

En AI-agent, der skal finde en forbindelse mellem to entiteter i en vidensgraf, kan modtage mellemregninger for hvert korrekt hop, hvilket opmuntrer til at opdage multi-hop-stier selv i ufuldstændige grafer.

Multi-Hop Reasoning i Chatbots

Personlig assistent-chatbot:

Scenarie:
En bruger spørger: “Mind mig om at købe ingredienserne til opskriften fra gårsdagens madlavningsprogram.”

AI-reasoning:

1. Fastslå, hvilket madlavningsprogram brugeren så i går.
2. Hente opskriften vist i programmet.
3. Udtrække ingredienslisten.
4. Sætte en påmindelse med listen.

Chatbotten forbinder kalenderdata, eksternt indhold og brugerpræferencer for at opfylde anmodningen.

Håndtering af Ufuldstændige Vidensgrafer

AI-agenter arbejder ofte på vidensgrafer, der mangler visse fakta (ufuldstændige miljøer). Multi-hop-reasoning gør det muligt for agenten at udlede manglende information ved at udforske indirekte stier.

Eksempel:

Hvis den direkte relation mellem to koncepter mangler, kan agenten finde en vej via mellemledskoncepter og dermed udfylde videnshuller.

Reinforcement Learning Formulering

Multi-hop-reasoning-opgaver kan formuleres som reinforcement learning-problemer, hvor en agent foretager handlinger i et miljø for at maksimere akkumulerede belønninger.

Komponenter:

• Tilstand: Nuværende position i vidensgrafen eller konteksten.
• Handling: Mulige hops til næste node eller informationsstykke.
• Belønning: Feedback-signal for vellykkede reasoning-trin.
• Politik: Strategi, der guider agentens handlinger.

Eksempel:

En agent har til formål at besvare en forespørgsel ved sekventielt at vælge relationer i en vidensgraf og modtage belønninger for hvert korrekt hop, der bringer den tættere på svaret.

Multi-Hop Reasoning i Naturlig Sprogbehandling

Indenfor NLP forbedrer multi-hop-reasoning maskinlæsende forståelse ved at gøre modeller i stand til at forstå og behandle tekster, der kræver forbindelse af flere informationsstykker.

Anvendelse:

• Læseforståelsestests: Modeller besvarer spørgsmål, der kræver information fra forskellige dele af en tekst.
• Opsummering: Oprettelse af resuméer, der indfanger essensen af tekster, der spænder over flere emner eller argumenter.
• Koreferensopløsning: Identificere, når forskellige udtryk henviser til den samme entitet på tværs af sætninger.

Kombination af LLMs og Vidensgrafer

Store sprogmodeller (LLMs), såsom GPT-4, kan integreres med vidensgrafer for at forbedre multi-hop-reasoning-evner.

Fordele:

• Forbedret kontekstforståelse: LLMs bearbejder ustruktureret tekst, mens vidensgrafer giver strukturerede data.
• Forbedret svarnøjagtighed: Kombinationen muliggør præcise og kontekstrige svar.
• Skalerbarhed: LLMs håndterer store datamængder, hvilket er essentielt for kompleks multi-hop-reasoning.

Anvendelse:

Indenfor biomedicinsk forskning besvarer et AI-system komplekse forespørgsler ved at integrere LLMs sprogforståelse med vidensgrafers strukturerede medicinske data.

Anvendelser i AI-automatisering

AI-drevet Kundesupport

Multi-hop-reasoning gør det muligt for AI-agenter at håndtere komplekse kundehenvendelser ved at:

• Tilgå kundehistorik.
• Forstå politikker og retningslinjer.
• Give skræddersyede løsninger, der tager højde for flere faktorer.

Optimering af Forsyningskæder

AI-systemer analyserer salgsdata, lagerbeholdning og logistiske begrænsninger for at:

• Forudsige udsving i efterspørgslen.
• Identificere potentielle forsyningskædeforstyrrelser.
• Anbefale justeringer til indkøbs- og distributionsstrategier.

Bedrageridetektion

Ved at ræsonnere over transaktionshistorik, brugeradfærd og netværksrelationer kan AI-systemer opdage bedrageri, som enkeltfaktoranalyse måske overser.

Forbedring af Chatbot-interaktioner

Multi-hop-reasoning gør det muligt for chatbots at indgå i mere naturlige og meningsfulde samtaler.

Evner:

• Kontekstbevidsthed: Husker tidligere interaktioner for at informere nuværende svar.
• Håndtering af komplekse forespørgsler: Tager sig af flerfacetterede spørgsmål, der kræver syntese af information.
• Personalisering: Skræddersyede svar baseret på brugerpræferencer og -historik.

Eksempel:

En chatbot, der giver rejseanbefalinger, tager højde for brugerens tidligere rejser, nuværende placering og kommende begivenheder for at foreslå destinationer.

Forskning i Multi-hop Reasoning

1. Improving LLM Reasoning with Multi-Agent Tree-of-Thought Validator Agent
   Denne artikel undersøger, hvordan man kan forbedre ræsonnementsevner i Large Language Models (LLMs) ved hjælp af en multi-agent tilgang, hvor der tildeles specialiserede roller i problemløsningen. Den introducerer en Tree of Thoughts (ToT)-baseret Reasoner kombineret med en Thought Validator-agent til at granske reasoning-stier. Metoden forbedrer reasoning ved at udelukke fejlagtige stier og muliggør en mere robust afstemningsstrategi. Tilgangen overgik standard ToT-strategier med i gennemsnit 5,6% på GSM8K-datasættet. Læs mere
2. Graph-constrained Reasoning: Faithful Reasoning on Knowledge Graphs with Large Language Models
   Dette studie adresserer reasoning-udfordringer i LLMs, såsom hallucinationer, ved at integrere vidensgrafer (KGs). Det introducerer graph-constrained reasoning (GCR), som integrerer KG-struktur i LLMs via et KG-Trie-indeks. Denne metode begrænser LLM’ens dekodningsproces for at sikre troværdig reasoning og eliminere hallucinationer. GCR opnåede state-of-the-art-resultater på KGQA-benchmarks og demonstrerede stærk zero-shot-generaliserbarhed. Læs mere
3. Hypothesis Testing Prompting Improves Deductive Reasoning in Large Language Models
   Artiklen diskuterer forbedring af deduktiv reasoning ved at kombinere forskellige prompting-teknikker med LLMs. Hypothesis Testing Prompting introduceres, hvilket inkorporerer slutningsantagelser, baglæns reasoning og faktaverificering. Denne tilgang adresserer problemer som ugyldige og fiktive reasoning-stier og øger pålideligheden af reasoning-opgaver. Læs mere