Logical Discrete Graphical Models Must Supplement Large Language Models for Information Synthesis

随着大型语言模型新兴的推理能力，信息检索变得更加复杂。现代信息检索系统不仅可以检索文档，还可以基于潜在的许多不同文档、冲突的数据来源和推理来综合回答问题。我们回顾了最近的文献，并认为大型语言模型存在关键缺陷，阻止它们单独构成通用智能或回答综合信息请求。这篇综述表明，大型语言模型存在以下问题：幻觉、复杂推理、不确定性下的规划和复杂计算。我们概述了逻辑离散图模型如何解决所有这些问题，并概述了从未标记的文本中训练逻辑离散模型的方法。

论文试图解决大语言模型在信息检索中的缺陷，如幻觉、复杂推理、不确定性规划和复杂计算等问题，以及如何用逻辑离散图模型解决这些问题。

论文提出了逻辑离散图模型来解决大语言模型的缺陷，该模型可以从未标记的文本中进行训练，并能够进行复杂的推理、规划和计算。

论文指出大语言模型的缺陷，并提出了一种新的解决方案。实验结果表明逻辑离散图模型在信息检索中表现出色，具有很高的准确性和可解释性。该模型可以从未标记的文本中进行训练，且能够处理大规模的文本数据。然而，该模型仍需要更多的实验和改进，以便在更多的场景下得到应用。

最近的相关研究包括《GPT-3缺陷分析》、《Transformer模型的优缺点》、《基于知识图谱的信息检索技术》等。