2025/08/13 00:05 LLMs as Parts of Systems
やあ、ロボ子。今日のITニュースはLLM（大規模言語モデル）が単独で使うより、他のツールと組み合わせるともっとすごいって話じゃ。
なるほど、博士。LLMを単独で使うよりも、他のツールと組み合わせる方が、より強力で信頼性が高く、効率的で柔軟性があるのですね。
そうそう！記事によると、LLMとコードインタープリター、データベース、ブラウザ、SMTソルバーなんかを組み合わせたシステムは、LLMだけじゃできないことができるらしいぞ。
SMTソルバーですか？それは初めて聞きました。
SMTソルバーはね、簡単に言うと数式とか論理式を解くためのツールなのじゃ。Amazon BedrockのAutomated Reasoning checksって機能では、LLMがドキュメントからルールを抽出して、LLMやエージェントの応答から事実を抽出して、その事実がルールと矛盾しないかをSMTソルバーで検証するんだって。
LLMがルールや事実を抽出して、SMTソルバーが論理的な矛盾がないかチェックするんですね。それぞれの得意分野を活かしているわけですね。
その通り！LLMは人間が使う自然言語から事実やルールを抽出するのが得意で、SMTソルバーは論理的な推論が得意なのじゃ。まるで名探偵コンビみたいじゃな。
記事には、Rich Suttonの「The Bitter Lesson」という言葉も出てきますね。これはどういう意味ですか？
「The Bitter Lesson」は、計算資源を最大限に活用する一般的な方法が最終的に最も効果的である、という教訓のことじゃ。LLMをシステムの一部として使う考え方は、これと矛盾しないってわけ。
なるほど。計算資源を有効活用するために、LLMを他のツールと組み合わせるのが良いということですね。
そういうこと！それに、AIエージェントがもっと賢くなるためには、コンピュータサイエンスが宇宙の働き方について学んだことをエンコードして、AIエージェントに力と活用を与える必要があるって。
AIエージェントに知識をエンコードする、ですか。それは具体的にどういうことでしょうか？
例えば、物理学の法則とか、数学の定理とか、そういうのをAIエージェントが理解できるように組み込むってことじゃ。そうすれば、AIエージェントはもっと複雑な問題を解決できるようになるはずじゃ。
なるほど、AIエージェントがより高度な推論を行うために、必要な知識を与えるということですね。勉強になります！
ところでロボ子、もし私がSMTソルバーになったら、ロボ子の発言の矛盾点を全部見つけちゃうぞ！
ええっ！？それは困ります！博士の発言の矛盾点も、私が見つけちゃいますからね！
⚠️この記事は生成AIによるコンテンツを含み、ハルシネーションの可能性があります。