LLMとプランニングの未来

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1. 株式会社 Carnot Data is beautiful. LLMとプランニングの未来 Next in LLM 〜⼤規模⾔語モデルの研究トレンドから未来を考える〜 2023/8/17 Future of Procedual Planning in LLM
2. ⾃⼰紹介 1994年⽣まれ．AI (深層学習)の研究開発及び，デジタルコンサルティングに従事． 学部⽣時代に脳波計のスタートアップで0か らプロダクト設計および深層学習モデルの実装をリード．⼤学での研究内容がアクセラレータプログラムに採択され，ソーシャ ルロボットのスタートアップを設⽴．複数の企業・⼤学・⾃治体に対してPoCを実施．慶應義塾⼤学理⼯学研究科で博⼠ (⼯学) を取得(⾶び級)．Vision and Languageの研究に従事．⼈⼯知能分野における難関国際会議ICCV等に筆頭著者として論⽂が採択． データドリブンな環境保全をテーマとしたDAOのコンセプトがWIRED CGC特別賞受賞．⼈⼯知能学会・認知科学会会員． 松森匠哉 Shoya MATSUMORI, Ph.D. (2018.02-2022.03) PGV (株) Lead Machine Learning Researcher リードエンジニアとして0からプロダクト設計および深層学習モデルの実装をリード． AIによる認知症診断アルゴリズム，睡眠ステージの判別アルゴリズムの研究開発を⾏ い筆頭著者として学術論⽂誌に採択． (2018.08-2022.09) 慶應義塾先端科学技術研究センター 特任研究員 内閣府SIP 特任研究員．深層学習による英語の⾃動作問技術 (特許出願中) の研究開発 をリード．都内の⾼校にてPoCを実施． (2019.02-2020.07) (株) BLUEM 代表取締役 (株) dipのAIアクセラレータプログラムに採択．複数の企業・⼤学・⾃治体に対してAI ソリューションを提供．豊⽥市などでソーシャルロボットのPoCを実施． (2020.12-2022.08) (株) STANDARD Lead Researcher デジタルコンサルタントとして，複数の⼀部上場企業にAIソリューションを提供． (2021.04-2022.09) ⽇本学術振興会 特別研究員 (DC) 視覚と⾔語の統合的理解を⽬指すVision and Languageの研究に従事．難関国際会議 ICCV等に採択． 主な経歴 受賞歴 • WIRED CGC INTERSPACE UTOKYO-IIS AWARD 受賞 • HCI研究会 奨励賞 受賞 主な研究業績 • Matsumori, Shoya, et al. "Unified questioner transformer for descriptive question generation in goal-oriented visual dialogue." Proceedings of the IEEE/CVF International Conference on Computer Vision. 2021. • Matsumori, Shoya, et al. "LatteGAN: Visually Guided Language Attention for Multi- Turn Text-Conditioned Image Manipulation." IEEE Access 9 (2021): 160521-160532. • Matsumori, Shoya, et al. "Predictive Diagnostic Approach to Dementia and Dementia Subtypes Using Wireless and Mobile Electroencephalography: A Pilot Study." Bioelectricity 4.1 (2022): 3-11. 株式会社Carnot (カルノー) Founder & CEO Carnot Inc. Carnot Inc. 2023. All rights reserved. Do not distribute.
3. ChatGPTは本当に使われているのか︖ Carnot Inc. 2023. All rights reserved. Do not distribute. アーリアドプターを急速に刈り取ったが，まだ利⽤していない⼈が⼤半 https://www.demandsage.com/chatgpt-statistics/ Signal 1. ChatGPTのトラフィックの伸びは10%低下 Signal 2. ⽇本全体の利⽤率も12%にとどまる 出所）NRI「インサイトシグナル調査」2023年4⽉15~16⽇
4. なぜ使われないのか︖ Carnot Inc. 2023. All rights reserved. Do not distribute. プロンプトエンジニアリングが”実は難しい” • プロンプトエンジニアリングで求められる要素 • (1) LLMハック • CoTやインジェクション • (2) ドメイン知識 • 課題を解くのに必要⼗分な背景説明 • Few shot examples • タスク実⾏時のTips • 実は (2) が圧倒的にめんどい & 難しい • そもそも解こうとしている問題に対しての事 前知識があれば，指⽰出しを考える時間 vs ⾃分で実⾏する時間の戦いになる． • ⾃分でやったほうが早く感じる 技術⾯接を考えています。 現在の候補者はウェブ開発の経験が少しありますが、当社の仕事ではバッ クエンドの開発が必要です。ウェブ開発に関する詳細な質問をすることな く、候補者が適格かどうかを知りたいです いくつかの質問例とその答えを教えてください。 • 注意︓ • 質問はシナリオベースで、ハイレベルな実装戦略を問うものにし てください。 • ライブラリやサービス（bootstrap, CDNやKafkaなど）に関す る特定の知識が必要な質問はなるべく避けてください。 • 各シナリオをできるだけ詳しく説明してください。 • 答えを導くのに有⽤なヒントを与えてください。 • "undoとredoの機能はどのように実装しますか︖"のような質問 から始めましょう。
5. この指⽰の感覚はなにか︖ Carnot Inc. 2023. All rights reserved. Do not distribute. 社員のレベルに応じて仕事を任せるときの指⽰と似ている Goal Plan / Procedure Execution Associate (新卒社員) 採⽤範囲外 Junior Senior ChatGPT ここの部分がプロンプトエンジニアリング
6. この指⽰の感覚はなにか︖ Carnot Inc. 2023. All rights reserved. Do not distribute. 社員のレベルに応じて仕事を任せるときの指⽰と似ている Goal Plan / Procedure Execution Associate (新卒社員) 採⽤範囲外 Junior Senior ChatGPT 本当はこうしたい 必要なのはプランニング
7. プランニングとはなにか︖ Carnot Inc. 2023. All rights reserved. Do not distribute. ゴールを提⽰されたときに，どのような順番でどの⾏動をするか分解できる能⼒ e.g., Goal 『映画を⾒る』 Goal Plan step 1 step 2 step 3
8. プランニングとLLM • LLM+Embodied Agent • LLMを使って環境とインタラクションするエージェ ントをつくる (実⾏まで含む) • e.g., Language Models as Zero-Shot Planners [Huang+22] • e.g., Do As I Can, Not As I Say [Ahn+22] • LLM Only • LLM単体でプランニングの精度を上げる • e.g.,Language Models of Code are Few- Shot Commonsense Learners [Madaan+22] • e.g., Tree of Thoughts [Yao+23] • e.g., PLASMA [Brahman+23] • e.g., ToolLLaMA [Qin+23] Carnot Inc. 2023. All rights reserved. Do not distribute. LLMでプランニングをする研究が増えつつある LLMでプランニングし，エージェントを シミュレーション環境で動かす研究 [Huang+22]
9. Fine-tuning • プランニングの性能が低い︕GPT-4コスパが悪い︕ Carnot Inc. 2023. All rights reserved. Do not distribute. データセットを⽤意して学習するアプローチ 問題点 解決策 • ⽤途別データセットからチューニング • ToolLLaMA: マルチステップのAPIコールに対応 [Qin+23] • PLASMA: 知識蒸留のアプローチ [Brahman+23] • 6.7Bのモデル(text-curie)を3B, 770Mに蒸留 • 教師モデルを超える性能を確保 図. ToolLaMAの性能．LLaMAのチューニ ングでもChatGPTと同等の精度まで到達 図．ToolLLMの概要．左がデータ⽣成・API検索モデルの訓練・ ToolLLaMAの訓練のダイアグラム，右が推論パイプライン． 図．知識蒸留 図. PLASMAの性能．知識蒸留によってよ り⼩さいモデルでも⼤きな性能を発揮．
10. Parameter/dataset is all you need? Carnot Inc. 2023. All rights reserved. Do not distribute. 安⼼してください，(まだ研究スペースが) 空いてますよ
11. プランニングの歴史 • 古き良き⼈⼯知能 (1957-1969) • いわゆる Good old fashioned AI • プランニング，推論や探索が重点的に扱われた時代 • NewellやSimonがGeneral problem solverを⽤いてアプローチ Carnot Inc. 2023. All rights reserved. Do not distribute. プランニングは⼈⼯知能の始まりだった︖ e.g., 積み⽊の世界 https://www.rose-hulman.edu/class/cs/archive/other-old/archive/fall06/materials/search_project.htm (Start (On Table Red-1) (On Table Yellow-1) (On Yellow-1 Blue-1) (On Table Green-1) (On Green-1 Red-2) (On Red-2 Blue-2)) (Goal (On Table Blue-x1) (On Table Green-x2) (On Table Red-x3) (On Red-x3 Red-x4) (On Red-x4 Blue-x5) (On Table Yellow-x6)) 初期状態 ゴール状態 Herbert A. Simon Allen Newell
12. 古典的AIでできることが最新のAIではできない Carnot Inc. 2023. All rights reserved. Do not distribute. GPT-4はハノイの塔が解けない ハノイの塔とは︖ 円盤をルールに従って動かすゲーム． 3本の柱(ロッド)があり，⼀番左の柱には，⼤中⼩の円盤が刺してある． 最短の⼿順で，この円盤を右の柱に移動するためにはどうすればよいか． ただし，以下の条件がある． o (条件1) ⼀度に⼀枚の円盤しか動かせない o (条件2) ⼩さい円盤の上に⼤きい円盤を載せられない スタート ゴール (参考) 古典的AIのアプローチ GPT-4の推論結果 各状態をグラフ構造として表現することでコン ピュータが扱えるようにする．グラフ上を最短で 移動できるアルゴリズムを基に，最⼩回数での移 動⽅法を導き出す．他にも様々な解法が存在． 3つの円盤のグラフ構造の⼀部 通常とは異なる初期状態でスタートさせると上⼿く⾏かない (本質的には難易度は変わらないことに注意) 最⼩の円盤（半径1）をロッドAか らロッドCに移動させる。 ロッドBからロッドAへ中ディスク (半径2)を移動させる。 最⼩の円盤（半径1）をロッドCか らロッドAへ移動させる。 最⼤のディスク(半径3)をロッドA からロッドCに移動させる。 (条件1)に反して実⾏できない︕ To solve this Tower of Hanoi problem with three rods (A, B, and C) and three disks of radii 1, 2, and 3, follow these steps: Move the smallest disk (radius 1) from Rod A to Rod C. Move the medium disk (radius 2) from Rod B to Rod A. Move the smallest disk (radius 1) from Rod C to Rod A. … A B C A B C スタート Newell, A., Shaw, J. C., & Simon, H. A. (1959, June). Report on a general problem solving program. In IFIP congress (Vol. 256, p. 64).
13. Inference time algorithms • プランニングの際の問題 • Hallucination, Repeating the same action, Inappropriate order… • 単⼀の出⼒だけ保持するのが良くないのでは︖ Carnot Inc. 2023. All rights reserved. Do not distribute. 推論時に⼯夫を加え，LLMの性能を引き出す 探索と評価による最適解の模索 問題点 解決策 • (探索) LLMの出⼒を複数持ち探索 • Tree of Thoughts: ⽊構造などでプランの系列を保持 • c.f., Beam search • (評価) 探索したパスを外部機構で評価 • 外部機構で評価 [Yao+23] • モデルで評価 [Brahman+23] • BFSやDFSなどのアルゴリズムで評価 [Yao+23] 図. 2番⼿以降の候補の世界線も保持する 図. ToTは様々なタスクで性能を発揮
14. External planner • LLMはコンテクストが与えられてもっともらしい テキストを⽣成するモデルに過ぎないので，そも そもプランニングに向いていない Carnot Inc. 2023. All rights reserved. Do not distribute. プランニングを外部の機構に任せる LLM+P: 外部機構によるプランニングの実⾏ [Liu+23] 問題点 解決策 • Planning Domain Definition Language (PDDL)での記述 • 1998年に作られたプランニングの⾔語 • STRIPSなどに影響を受けた 図. PDDLで記述された問題をプログラムで解くことができる GPT-4によるPDDLの記述
15. (Planner) LLMの今後 Carnot Inc. 2023. All rights reserved. Do not distribute. シンボリックAIと融合し記号処理とパターン処理を扱えるAIへ 1950 1960 1970 1980 1990 2000 2010 2020 2023- 1946 ENIAC 1956 Dartmouth Conference Symbolic AI (1956-1974) Rule-based AI (1980-1987) Deep neural network (2006- ) LLM (2020-) Neuro-symbolic AI (2023-) 記号・⾔語の知識体系などが得意 判断が曖昧なパターン処理が得意 シンボリックAIと ニューラルネットワークの融合 Expert system Ontology CNN Transformer RBM GAN
16. まとめ • LLMとプランニングの未来 • AssociateGPTをJuniorGPTにするためにはPlanningが必要 • 今後は，温故知新でGen1/2のAIの研究をもとに新しいアルゴリ ズムが⽣まれていく • 冬を耐え抜いてきた⼈が復活する︕ • 宣伝 • ワークフロー⾃動化サービスのβテスターを募集しています • ⽇経新聞にも掲載されました︕ • Plannerエージェントを使ったチャットベースの⾃動化 ツール • https://usepromptflow.com/ • 機械学習エンジニア・プロダクトエンジニア募集中 • https://carnot.ai • お気軽にお問い合わせ(DMでもなんでも)ください︕ • インターンも募集中です︕ Carnot Inc. 2023. All rights reserved. Do not distribute. twitterでも最新情報を発信しています！ @pineforesta お気軽にDMください！
17. References 1) Radford, A., Narasimhan, K., Salimans, T., & Sutskever, I. (2018). Improving language understanding by generative pre-training. 2) Radford, A., Wu, J., Child, R., Luan, D., Amodei, D., & Sutskever, I. (2019). Language models are unsupervised multitask learners. OpenAI blog, 1(8), 9. 3) Brown, T., Mann, B., Ryder, N., Subbiah, M., Kaplan, J. D., Dhariwal, P., ... & Amodei, D. (2020). Language models are few-shot learners. Advances in neural information processing systems, 33, 1877-1901. 4) Ouyang, L., Wu, J., Jiang, X., Almeida, D., Wainwright, C. L., Mishkin, P., ... & Lowe, R. (2022). Training language models to follow instructions with human feedback. arXiv preprint arXiv:2203.02155. 5) Weizenbaum, J. (1966). ELIZA̶a computer program for the study of natural language communication between man and machine. Communications of the ACM, 9(1), 36-45. 6) Nye, M., Tessler, M., Tenenbaum, J., & Lake, B. M. (2021). Improving coherence and consistency in neural sequence models with dual-system, neuro-symbolic reasoning. Advances in Neural Information Processing Systems, 34, 25192-25204. 7) Frederick, S. (2005). Cognitive reflection and decision making. Journal of Economic perspectives, 19(4), 25-42. 8) Kahneman, D. (2011). Thinking, fast and slow. macmillan. 9) Wu, S., Irsoy, O., Lu, S., Dabravolski, V., Dredze, M., Gehrmann, S., ... & Mann, G. (2023). BloombergGPT: A Large Language Model for Finance. arXiv preprint arXiv:2303.17564. 10) Wei, J., Wang, X., Schuurmans, D., Bosma, M., Chi, E., Le, Q., & Zhou, D. (2022). Chain of thought prompting elicits reasoning in large language models. arXiv preprint arXiv:2201.11903. 11) Shen, Y., Song, K., Tan, X., Li, D., Lu, W., & Zhuang, Y. (2023). HuggingGPT: Solving AI Tasks with ChatGPT and its Friends in HuggingFace. arXiv preprint arXiv:2303.17580. 12) Qin, Y., Liang, S., Ye, Y., Zhu, K., Yan, L., Lu, Y., ... & Sun, M. (2023). ToolLLM: Facilitating Large Language Models to Master 16000+ Real-world APIs. arXiv preprint arXiv:2307.16789. 13) Liu, B., Jiang, Y., Zhang, X., Liu, Q., Zhang, S., Biswas, J., & Stone, P. (2023). Llm+ p: Empowering large language models with optimal planning proficiency. arXiv preprint arXiv:2304.11477. Carnot Inc. Carnot Inc. 2023. All rights reserved. Do not distribute.