[2023]Chameleon: Plug-and-Play Compositional Reasoning with Large Language Models

[takumi7110]

【背景】 • Chameleonは、大規模な言語モデルを使用してプラグアンドプレイの合成的な推論を行うことを目的としています。 • Chameleonは、既存の言語モデルを使用して、複数のタスクに対して柔軟に適応できる能力を持つことを目指しています。 【目的】 • Chameleonの目的は、大規模な言語モデルを使用して、異なるタスクに対して柔軟に適応できる合成的な推論を実現することです。 【手法】 • Chameleonは、プラグアンドプレイのアーキテクチャを使用しています。 • Chameleonは、タスク固有のモジュールと、共有された言語モデルを組み合わせて使用します。 • Chameleonは、タスク固有のモジュールを追加することで、新しいタスクに対応できるようになります。 【実験方法】 • Chameleonの性能を評価するために、複数のタスクに対して実験が行われました。 • 実験では、既存の言語モデルとChameleonを比較し、性能の向上を示しました。 【実験結果】 • Chameleonは、異なるタスクに対して高い性能を示しました。 • Chameleonは、既存の言語モデルよりも優れた結果を達成しました。 【考察】 • Chameleonの成功は、大規模な言語モデルを使用した合成的な推論の有用性を示しています。 • Chameleonの手法は、異なるタスクに対して柔軟に適応できる可能性を秘めています。

[takumi7110]

https://arxiv.org/abs/2304.09842 PDF: https://arxiv.org/pdf/2304.09842.pdf