मल्टी-मोडल और मल्टी-एजेंट सिस्टम तर्कशीलता से मिलते हैं: एक सर्वेक्षण

तर्कशीलता उस गुण को कहा जाता है जो तर्क द्वारा मार्गदर्शित होने की विशेषता रखता है, जिसमें तार्किक सोच और निर्णय लेने की प्रक्रिया होती है जो साक्ष्यों और तार्किक नियमों के साथ मेल खाती है। यह गुण प्रभावी समस्या-समाधान के लिए आवश्यक है, क्योंकि यह सुनिश्चित करता है कि समाधान अच्छे ढंग से स्थापित और व्यवस्थित रूप से निकाले गए हैं। बड़े भाषा मॉडल (LLMs) के मानव-नैतिक पाठ उत्पन्न करने में remarkable सटीकता के विकास के बावजूद, वे प्रशिक्षण डेटा से विरासती पूर्वाग्रह, विभिन्न संदर्भों में असंगति, और कई संदर्भों की परतों शामिल जटिल परिदृश्यों को समझने में कठिनाई प्रस्तुत करते हैं। इसलिए, हाल के शोध ने विभिन्न प्रकार के डेटा और उपकरणों के साथ सहयोगात्मक रूप से काम करने वाले कई एजेंटों की ताकत का लाभ उठाने का प्रयास किया है ताकि संगति और विश्वसनीयता बढ़ सके। इस उद्देश्य के लिए, इस पेपर का लक्ष्य यह समझना है कि क्या मल्टी-मोडल और मल्टी-एजेंट सिस्टम तर्कशीलता की ओर अग्रसर हैं, इस विषय पर अत्याधुनिक कार्यों का सर्वेक्षण करके, तर्कशीलता के संदर्भ में एकल-एजेंट और एकल-मोडल सिस्टम पर प्रगति की पहचान करके और खुले समस्याओं और भविष्य की दिशाओं पर चर्चा करके। हम एक खुला रिपोजिटरी बनाए रखते हैं https://github.com/bowen-upenn/MMMARationality.