一种求解抽象与推理语料库（ARC）挑战的方法
人工智能
2023-06-07 v1
摘要
我们利用大语言模型（LLMs）尤其是 GPT4 的能力，通过提示工程使其执行任意任务。在此，我们通过文本为模型提供一些人类先验知识，以及求解 ARC 任务的典型流程，并要求其生成 i) 输入输出关系的总体描述，ii) 输入输出映射的详细步骤，iii) 利用详细步骤对测试输入进行操作并推导测试输出。当前的 GPT3.5/GPT4 提示在 4 个被测小型 ARC 挑战（网格为 8x8 及以下）中解决了 2 个。通过对提示进行针对用例的微调，可解决更多。我们假定，当扩展为配备过往记忆、并通过视觉问答具备图像解释工具的多智能体系统时，我们或许能够实际解决 ARC 挑战中的大多数。
引用
@article{arxiv.2306.03553,
title = {An Approach to Solving the Abstraction and Reasoning Corpus (ARC) Challenge},
author = {Tan John Chong Min},
journal= {arXiv preprint arXiv:2306.03553},
year = {2023}
}
备注
14 pages