概要
本リポジトリでは、大規模言語モデル（LLM）が抱えるハルシネーションや推論速度の課題を克服するため、新たなエージェントアーキテクチャを提案しています。
このエージェントは、抽象、具体、決定、実行という機能特化した4つの深層ニューラルネットワークで構成され、脳の働きを模倣した分散処理を実現。
センサーからの知覚を入力とし、常識、記憶、論理、行動を出力します。
バイナリエンコーディングや多段階クラス、select gate tanhといった技術により、推論速度の向上とハルシネーションの軽減を達成。
プロンプトに依存しない独立した意識を持ち、因果推論や連続推論が可能な点が特徴です。
LLMの限界を探求し、次世代AIエージェントの設計に関心のある研究者や開発者に向けたプロジェクトです。
互換性・特徴
- AIエージェント
- 深層学習
- 研究プロジェクト
- 新しいアーキテクチャ
- LLMの課題解決
基本情報
| Stars | 1 |
| カテゴリ | LLM |
| アクティビティ | low |