NeuroFusion 홈페이지에 들어가보면 메인에 다음과 같은 문구가 있습니다.
여기서 Neuro-Symbolic AI가 무엇일까요? NSAI를 이해하는 것은, Valley에서 참가자의 역할을 이해하는 것과 비슷합니다.
Neurosymbolic AI의 정의는 Neural Networks와 Symbolic AI의 결합, 즉 통계기반의 연역적 추론과 논리 기반의 귀납적 추론의 결합을 이야기 합니다.
24년이 시작될 무렵 기준 LLM은 연역적 추론(Inference)도 한계가 있었고, 귀납적 추론(Reasoning)은 거의 못하였습니다.
그러나 2020년 발표되었던 RAG(Retrieval-Augmented Generation)와 24년 3월 출시된 GPT-4 수준의 지능의 결합을 통해 연역적 추론 성능이 크게 상승합니다. 이는 암기한 내용만 가지고 inference 하는 것과 데이터를 직접 살펴 보며 inference 하는 것의 차이입니다.
24년 Perplexity를 필두로 GraphRAG 기반의 다양한 서치 LLM이 나옵니다.
RAG는 Knowledge Graph 결합하여 데이터간의 상관관계를 보다 잘 이해할 수 있게 되며, LLM의 추론 성능을 높입니다.
(A 데이터는 B 데이터에 영향을 준다. 이런식의 개념을 잘 정리한게 Knowledge Graph 입니다.)
덕분에 ...
