実験ノート：Open_Deep-Research(1)
OpenAIからDeep Researchが出て、24H以内に、オープンソースでこれをレプリケートするものがhuggingfaceで出たのが Open_Deep-Research。Huggingfaceのsmolagentsという、ライトウエイトなagentフレームワーク、というかcode agentを利用している。spaceが公開されており、お試しができる。その実力やいかに。
AIの記号接地について、ヴィトゲンシュタインの論考などを参考に、近年の大規模言語モデルや思考連鎖(CoT)能力をもつLLMの発展から、記号接地しているかどうか、していないならばする条件を明確にしたい
Step1:ヴィトゲンシュタインの哲学を調べる
最初にweb search、ヴィトゲンシュタインと記号接地について調べる。検索文字列はこちら。
web_search(query="Wittgenstein on symbol grounding")検索のコードは実行されてその結果がこちら、
記号接地関連の論文しか、かかってこない。
Step2:考察、関連性の高いテキスト情報の収集
検索で得られた、関連性の高いurlを３つ選択し、これらの内容を得る。結果はこちら。
べたでテキストをとってくるのね、ずいぶん長いテキストになるような。
Step3:考察、リソースの分析と、CoT関連文献調査開始
得られた知見は２つ、1)ヴィトゲンシュタインと記号・言語、2)記号接地とは。CoTに関する検索を実施、検索ワードはこちら。
web_search(query="recent developments in LLMs chain-of-thought capabilities")得られたCoTに関する調査結果はこちら。
まあ、そういうもんでしょう。
Step4:考察、CoT深堀開始
関連性の高い、URLを３つ選んで深堀開始。結果はこちら。
Step5:全体的な考察
いままでの検索と考察を、合体させた考察を展開。"Insight"なるまとめ方をしてきた。
現在のLLMが記号接地しているかどうかについての回答案が列挙される。そしてfinal_answerが呼ばれる。
final_answer("Current LLMs, like OpenAI's with CoT capabilities, demonstrate advanced reasoning but do not yet intrinsically ground symbols. Conditions for such grounding include intrinsic semantic comprehension, interactive learning, and embodied cognition.")Step6:最終回答
つまり、現在のLLM、OpenAIのとか、はCoT能力があって、先進の推論能力を持つが、まだ内部的に記号接地していない。それには条件があって、内部的な意味の理解、インタラクティブな学習と、身体性をもった認識が、記号接地の条件である。
感想
まあ、smolagentsをつかって、検索とか、テキストの取得とかそういうのをやって、LLMで考察とかまとめをするみたいな流れは分かった。とうぜん本家やPeplexityよりも複雑な考察やレポートにはまとめてくれないが、検索とまとめを自動化する良いサンプルになっている。そりゃ24H以内にできるわな。速度が重要ということだ。