通过结合语言模型与符号推理引擎改进国际象棋解说
计算与语言
2022-12-19 v1
摘要
尽管语言建模近期取得诸多进展，最先进的语言模型仍缺乏真实世界的接地性，并在涉及复杂推理的任务上表现不佳。与此同时，AI 符号推理能力的进步已催生在象棋和围棋等游戏中超越人类的系统（Silver et al., 2018）。象棋解说为连接这两个研究领域提供了有趣领域，因其需要对复杂棋盘状态进行推理并以自然语言提供分析。在本工作中，我们展示了如何结合符号推理引擎与可控语言模型来生成象棋解说。我们开展实验证明，相较先前基线，我们的方法所生成的解说更受人类评判者青睐。
引用
@article{arxiv.2212.08195,
title = {Improving Chess Commentaries by Combining Language Models with Symbolic Reasoning Engines},
author = {Andrew Lee and David Wu and Emily Dinan and Mike Lewis},
journal= {arXiv preprint arXiv:2212.08195},
year = {2022}
}