Declarative Integration and Management of Large Language Models through Finite Automata: Application to Automation, Communication, and Ethics

📄 arXiv: 2409.13693v1 📥 PDF

作者: Thierry Petit, Arnault Pachot, Claire Conan-Vrinat, Alexandre Dubarry

分类: cs.FL, cs.AI, cs.CL, cs.ET, cs.HC

发布日期: 2024-09-02

备注: Submitted to IAAI-2025, Philadelphia, PA

💡 一句话要点

提出基于有限自动机的声明式架构，用于大规模语言模型的集成与管理

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 有限自动机 声明式编程 事件驱动 AI集成

📋 核心要点

  1. 现有方法在集成和管理多个LLM时，缺乏灵活性和可扩展性，编程工作量大。
  2. 论文提出基于有限自动机的声明式架构，通过事件触发和共享历史，动态选择和组合LLM。
  3. 通过自动化、通信和伦理学等领域的应用实例，验证了该架构的灵活性和有效性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种创新的架构，旨在以声明式的方式将大型语言模型（LLM）与共享历史记录和触发器相结合，从而为给定任务识别最合适的LLM。 我们的方法是通用的和声明式的，依赖于有限自动机的构建以及事件管理系统。 开发的工具旨在促进LLM的高效和复杂集成，只需最少的编程工作，特别是在将积极心理学方法集成到AI中时。 通过在自动化、通信和伦理学中的应用实例证明了我们技术的灵活性。

🔬 方法详解

问题定义：现有方法在集成和管理多个大型语言模型（LLM）时，面临着复杂性高、编程工作量大、难以灵活组合不同LLM的挑战。特别是在需要考虑上下文历史、事件触发以及特定领域知识（如积极心理学）时，传统方法难以有效应对。现有方法缺乏一种通用的、声明式的框架，能够简化LLM的集成和管理，并支持动态选择和组合LLM。

核心思路：论文的核心思路是利用有限自动机（Finite Automata）来描述LLM之间的交互和状态转换。通过将LLM视为自动机的状态，将事件触发视为状态转移的条件，可以实现对LLM的声明式管理和控制。这种方法允许用户通过定义自动机的状态和转移规则，灵活地组合和调度不同的LLM，而无需编写大量的代码。

技术框架：该架构包含以下主要模块：1) 事件管理系统：负责接收和处理外部事件，并根据事件类型触发相应的状态转移。2) 有限自动机：定义了LLM的状态和状态转移规则，以及每个状态对应的LLM。3) LLM集成层：负责与不同的LLM进行交互，并将LLM的输出传递给事件管理系统或有限自动机。4) 共享历史记录：用于存储LLM的交互历史，以便在后续的状态转移中使用。

关键创新：该方法最重要的技术创新点在于使用有限自动机来实现LLM的声明式集成和管理。与传统的命令式编程方法相比，声明式方法更加简洁、易于理解和维护。此外，该方法还支持事件触发和共享历史记录，从而可以实现更加复杂和灵活的LLM组合。

关键设计：有限自动机的状态表示不同的LLM或LLM的组合。状态转移规则基于事件触发，例如用户输入、LLM的输出或外部信号。每个状态可以关联一个或多个LLM，以及相应的处理逻辑。共享历史记录用于存储LLM的交互历史，可以用于上下文感知的状态转移和LLM选择。具体参数设置和损失函数取决于所使用的LLM和应用场景，论文中未详细说明。

📊 实验亮点

论文通过在自动化、通信和伦理学等领域的应用实例，展示了该架构的灵活性和有效性。虽然论文中没有提供具体的性能数据或对比基线，但这些实例证明了该架构可以简化LLM的集成和管理，并支持动态选择和组合LLM，从而实现更加复杂和灵活的AI应用。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于自动化流程、人机交互、智能客服、伦理道德风险评估等领域。通过灵活组合不同的LLM，可以构建更加智能、高效和可靠的AI系统。该方法还可以促进AI与积极心理学等领域的交叉融合，为开发更具人文关怀的AI应用提供技术支持。未来，该架构有望成为构建复杂AI系统的通用框架。

📄 摘要（原文）

This article introduces an innovative architecture designed to declaratively combine Large Language Models (LLMs) with shared histories, and triggers to identify the most appropriate LLM for a given task. Our approach is general and declarative, relying on the construction of finite automata coupled with an event management system. The developed tool is crafted to facilitate the efficient and complex integration of LLMs with minimal programming effort, especially, but not only, for integrating methods of positive psychology to AI. The flexibility of our technique is demonstrated through applied examples in automation, communication, and ethics.