大規模言語モデルに基づく複数の外部ツールを利用した推論フレームワーク

大規模言語モデルは広範な世界知識に加えて数値計算といった記号処理の能力も一定程度有しており、種々の推論タスクで驚異的なスコアを達成している。しかし、言語モデルが保持できる知識の量と実行できる記号処理の複雑さには限界がある。大規模言語モデルによる推論のさらなる高度化を目指して、本研究では大規模言語モデルによる推論時に検索器や電卓など複数の外部ツールの利用を可能にするフレームワークを提案する。提案手法を知識を要する数値推論タスクNumGLUE（Task2）に適用し、強力なベースラインの性能を大幅に上回る、現時点での最高性能を達成することを確認した。