NeSTR：大規模言語モデルにおける時間的推論のためのニューロシンボリック推論フレームワーク

この記事では、ニューロシンボリックアプローチとアブダクティブ推論を組み合わせ、大規模言語モデル（LLM）の時間的推論能力を向上させる新しいフレームワーク、NeSTRを紹介しています。「ニューロシンボリック」の使用は、ニューラルネットワークとシンボリックAIの統合を示唆しており、より堅牢で説明可能な時間的推論を可能にする可能性があります。「アブダクティブ」な側面は、システムが観察されたイベントの最も可能性の高い説明を推論できることを意味し、時間的関係を理解するために重要です。

• •NeSTRはニューロシンボリックフレームワークです。
• •LLMの時間的推論に焦点を当てています。
• •アブダクティブ推論を利用しています。