Multi-hopresonemang

Vad är Multi-hopresonemang?

Multi-hopresonemang är en process inom artificiell intelligens, särskilt inom området naturlig språkbehandling (NLP) och kunskapsgrafer, där ett AI-system gör logiska kopplingar mellan flera informationsbitar för att komma fram till ett svar eller fatta ett beslut. Istället för att förlita sig på en enda källa eller ett direkt informationsstycke kräver multi-hopresonemang att AI:n navigerar genom en kedja av sammankopplade datapunkter, eller “hopp”, för att syntetisera ett heltäckande svar.

I grunden speglar multi-hopresonemang människans förmåga att kombinera olika kunskapsfragment från olika sammanhang för att lösa komplexa problem eller besvara intrikata frågor. Detta tillvägagångssätt går bortom enkel faktahämtning och kräver att AI-systemet förstår relationer, drar slutsatser och integrerar varierad information som är utspridd över dokument, databaser eller kunskapsgrafer.

Nyckelkomponenter

• Flera informationskällor: Resonemangsprocessen involverar data från olika dokument, kunskapsbaser eller system.
• Logiska kopplingar: Etablering av relationer mellan skilda informationsbitar.
• Slutsatsdragning och integration: Att dra slutsatser genom att syntetisera sammankopplade datapunkter.
• Sekventiella resonemangssteg (hopp): Varje hopp representerar ett steg i resonemangskedjan, där man närmar sig det slutliga svaret.

Hur används Multi-hopresonemang?

Multi-hopresonemang används i flera AI-tillämpningar för att förbättra djupet och noggrannheten i informationshämtning och beslutsprocesser.

Naturlig språkbehandling (NLP) och frågehantering

Inom NLP är multi-hopresonemang avgörande för avancerade frågesvarssystem. Dessa system måste förstå och bearbeta komplexa frågor som inte kan besvaras genom att titta på en enda mening eller ett stycke.

Exempel:

Fråga:
“Vilken författare, född i Frankrike, vann Nobelpriset i litteratur 1957 och skrev ‘Främlingen’?”

För att besvara detta behöver AI:n:

1. Identifiera författare födda i Frankrike.
2. Avgöra vilka av dessa som vann Nobelpriset i litteratur 1957.
3. Kontrollera vem av dem som skrev ‘Främlingen’.

Genom att koppla dessa informationsbitar mellan olika datapunkter drar AI:n slutsatsen att svaret är Albert Camus.

Resonemang över kunskapsgrafer

Kunskapsgrafer representerar entiteter (noder) och relationer (kanter) i ett strukturerat format. Multi-hopresonemang gör det möjligt för AI-agenter att navigera dessa grafer och göra sekventiella slutsatser för att upptäcka nya relationer eller hämta svar som inte är explicit angivna.

Användningsfall: Komplettering av kunskapsgrafer

AI-system kan förutsäga saknade länkar eller fakta i en kunskapsgraf genom att resonera över befintliga kopplingar. Om en kunskapsgraf till exempel innehåller:

• Person A är förälder till Person B.
• Person B är förälder till Person C.

Då kan AI:n dra slutsatsen att Person A är mor-/farförälder till Person C via multi-hopresonemang.

Förstärkningsinlärning i ofullständiga miljöer

I miljöer med ofullständig information, såsom partiella kunskapsgrafer, använder agenter multi-hopresonemang för att navigera i osäkerhet. Algoritmer för förstärkningsinlärning gör det möjligt för agenter att fatta sekventiella beslut och få belöningar för handlingar som leder närmare målet.

Exempel:

En AI-agent startar vid en konceptnod i en kunskapsgraf och väljer sekventiellt kanter (relationer) för att nå ett målkoncept. Agenten belönas för framgångsrik navigering, även när den direkta vägen inte finns på grund av ofullständig data.

AI-automatisering och chattbottar

För AI-drivna chattbottar förbättrar multi-hopresonemang konversationsförmågan genom att göra det möjligt för boten att ge detaljerade och kontextuellt relevanta svar.

Användningsfall: Kundsupport-chattbot

En chattbot som hjälper användare med tekniska problem kan behöva:

1. Identifiera användarens enhetstyp från tidigare interaktioner.
2. Hämta kända problem relaterade till den enheten från en kunskapsbas.
3. Ge felsökningssteg baserat på det specifika rapporterade problemet.

Genom att resonera över flera informationsbitar levererar chattboten ett precist och hjälpsamt svar.

Exempel och användningsfall

Multi-hop frågesvarssystem

Hälso- och sjukvårdsdomänen:

Fråga:
“Vilket läkemedel kan ordineras till en patient som är allergisk mot penicillin men behöver behandling mot en bakteriell infektion?”

Resonemangssteg:

1. Identifiera läkemedel som används för att behandla bakteriella infektioner.
2. Uteslut läkemedel som innehåller penicillin eller besläktade ämnen.
3. Föreslå alternativa antibiotika som är säkra för patienter med penicillinallergi.

AI-systemet syntetiserar medicinsk kunskap för att tillhandahålla säkra behandlingsalternativ.

Resonemang över kunskapsgrafer med belöningsformning

Vid förstärkningsinlärning modifierar belöningsformning belöningsfunktionen för att styra inlärningsagenten effektivare, särskilt i miljöer med glesa eller vilseledande belöningar.

Användningsfall:

En AI-agent som ska hitta en koppling mellan två entiteter i en kunskapsgraf kan få mellanliggande belöningar för varje korrekt hopp, vilket uppmuntrar till upptäckt av multi-hopvägar även i ofullständiga grafer.

Multi-hopresonemang i chattbottar

Personlig assistent-chattbot:

Scenario:
En användare frågar: “Påminn mig att köpa ingredienserna till receptet från gårdagens matlagningsprogram.”

AI-resonemang:

1. Avgöra vilket matlagningsprogram användaren såg igår.
2. Hämta receptet som visades i det programmet.
3. Extrahera ingredienslistan.
4. Skapa en påminnelse med listan.

Chattboten kopplar ihop kalendardata, externt innehåll och användarens preferenser för att uppfylla förfrågan.

Hantering av ofullständiga kunskapsgrafer

AI-agenter arbetar ofta med kunskapsgrafer som saknar vissa fakta (ofullständiga miljöer). Multi-hopresonemang gör det möjligt för agenten att härleda saknad information genom att utforska indirekta vägar.

Exempel:

Om den direkta relationen mellan två koncept saknas kan agenten hitta en väg via mellanliggande koncept och därmed fylla kunskapsluckor.

Förstärkningsinlärningsformulering

Multi-hopresonemangsuppgifter kan formuleras som förstärkningsinlärningsproblem där en agent utför handlingar i en miljö för att maximera den ackumulerade belöningen.

Komponenter:

• Tillstånd: Aktuell position i kunskapsgrafen eller kontexten.
• Handling: Möjliga hopp till nästa nod eller informationsbit.
• Belöning: Feedbacksignal för framgångsrika resonemangssteg.
• Policy: Strategi som styr agentens handlingar.

Exempel:

En agent har som mål att besvara en fråga genom att sekventiellt välja relationer i en kunskapsgraf och får belöningar för varje korrekt hopp som leder närmare svaret.

Multi-hopresonemang inom naturlig språkbehandling

Inom NLP förbättrar multi-hopresonemang maskinell läsförståelse genom att möjliggöra för modeller att förstå och bearbeta texter som kräver koppling av flera informationsbitar.

Tillämpning:

• Läsförståelsetester: Modeller besvarar frågor som kräver information från olika delar av en text.
• Sammanfattning: Skapa sammanfattningar som fångar essensen av texter som spänner över flera ämnen eller argument.
• Kärnreferensupplösning: Identifiera när olika uttryck syftar på samma entitet över meningar.

Kombinera LLM och kunskapsgrafer

Stora språkmodeller (LLM), såsom GPT-4, kan integreras med kunskapsgrafer för att förbättra multi-hopresonemangsförmågan.

Fördelar:

• Förbättrad kontextförståelse: LLM bearbetar ostrukturerad text, medan kunskapsgrafer tillhandahåller strukturerad data.
• Ökad svarsnoggrannhet: Kombinationen möjliggör exakta och kontextuellt rika svar.
• Skalbarhet: LLM hanterar stora datamängder, vilket är avgörande för komplext multi-hopresonemang.

Användningsfall:

Inom biomedicinsk forskning besvarar ett AI-system komplexa frågor genom att integrera LLM:ers språkförståelse med kunskapsgrafers strukturerade medicinska data.

Användningsfall inom AI-automatisering

AI-drivna kundsupport

Multi-hopresonemang gör det möjligt för AI-agenter att hantera komplexa kundförfrågningar genom att:

• Få tillgång till kundhistorik.
• Förstå policyer och riktlinjer.
• Ge skräddarsydda lösningar som tar hänsyn till flera faktorer.

Optimering av försörjningskedjor

AI-system analyserar försäljningsdata, lagernivåer och logistiska begränsningar för att:

• Förutse efterfrågevariationer.
• Identifiera potentiella störningar i försörjningskedjan.
• Rekommendera justeringar i upphandlings- och distributionsstrategier.

Bedrägeriupptäckt

Genom att resonera över transaktionshistorik, användarbeteende och nätverksrelationer upptäcker AI-system bedrägliga aktiviteter som enkel faktoranalys kan missa.

Förbättra chattbotinteraktioner

Multi-hopresonemang gör att chattbottar kan delta i mer naturliga och meningsfulla konversationer.

Förmågor:

• Kontextmedvetenhet: Komma ihåg tidigare interaktioner för att informera nuvarande svar.
• Hantering av komplexa frågor: Besvara mångfacetterade frågor som kräver syntes av information.
• Personalisering: Anpassa svar utifrån användarpreferenser och historik.

Exempel:

En chattbot som ger reseförslag tar hänsyn till användarens tidigare resor, nuvarande plats och kommande evenemang för att föreslå resmål.

Forskning om multi-hopresonemang

1. Improving LLM Reasoning with Multi-Agent Tree-of-Thought Validator Agent
   Denna artikel utforskar hur resonemangsförmågan hos stora språkmodeller (LLM) kan förbättras med ett multi-agent-upplägg där specialiserade roller används i problemlösning. Den introducerar en Reasoner baserad på Tree of Thoughts (ToT) kombinerad med en Thought Validator-agent för att granska resonemangsvägar. Metoden förbättrar resonemanget genom att förkasta felaktiga vägar, vilket möjliggör en mer robust omröstningsstrategi. Tillvägagångssättet överträffade standard-ToT-strategier med i genomsnitt 5,6 % på GSM8K-datasetet. Läs mer
2. Graph-constrained Reasoning: Faithful Reasoning on Knowledge Graphs with Large Language Models
   Denna studie tar upp resonemangsutmaningar i LLM, såsom hallucinationer, genom att integrera kunskapsgrafer (KG). Den introducerar graph-constrained reasoning (GCR), som integrerar KG-struktur i LLM med hjälp av ett KG-Trie-index. Metoden begränsar LLM:s generering för att säkerställa trovärdigt resonemang och eliminerar hallucinationer. GCR uppnådde toppresultat på KGQA-benchmark och visade stark nollskotts-generalisering. Läs mer
3. Hypothesis Testing Prompting Improves Deductive Reasoning in Large Language Models
   Artikeln diskuterar förbättring av deduktivt resonemang genom att kombinera olika prompttekniker med LLM. Hypothesis Testing Prompting introduceras, vilket innefattar antaganden om slutsatser, bakåtresonemang och faktaverifiering. Detta angriper problem som ogiltiga och påhittade resonemangsvägar och ökar tillförlitligheten i resonemangsuppgifter. Läs mer