解决抽象推理语料库（ARC）挑战的方法
摘要：利用大型语言模型（LLMs）的能力，特别是GPT4，我们将提示引擎化，使其执行任意任务。在这里，我们向模型提供一些人类置信度的文本，以及解决ARC任务的一些典型步骤，并要求它生成i）输入输出关系的广泛描述，ii）输入输出映射的详细步骤，iii）使用详细步骤对测试输入进行操作并推导出测试输出。目前的GPT3.5/GPT4提示可以解决4个小型ARC挑战中的2个（8x8及以下大小的表格）。通过调整提示以使其更适合特定用例，可以解决更多问题。我们假设，当扩展到具有过去记忆使用和通过视觉问答工具进行图像解释的多代理系统时，我们实际上可能能够解决大部分ARC挑战。
作者：Tan John Chong Min
论文ID：2306.03553
分类：Artificial Intelligence
分类简称：cs.AI
提交时间：2023-06-07