Automatic Reasoning and Tool-use (ART)

🎯 Definicja

Automatic Reasoning and Tool-use (ART) to zaawansowana architektura rozumowania z wykorzystaniem zamrożonych dużych modeli językowych (frozen LLM), która automatycznie przeplata kroki rozumowania typu Chain-of-Thought (CoT) z wywołaniami zewnętrznych narzędzi. Kluczowym celem ART jest efektywne dekomponowanie nowych zadań i automatyzacja przechodzenia pomiędzy generacją językową a realizacją konkretnych operacji za pomocą narzędzi – bez potrzeby ręcznego skryptowania każdego etapu czy demonstracji.

🔑 Kluczowe punkty

• Automatyzacja demonstracji: ART samodzielnie wybiera odpowiednie przykłady wieloetapowego rozumowania i użycia narzędzi z biblioteki demonstracji.
• Dynamiczne przeplatanie generacji i narzędzi: Generacja przez LLM jest wstrzymywana w momencie, gdy do dalszego rozumowania potrzebne są dane z narzędzia (np. wyszukiwarka, kalkulator). Po otrzymaniu wyników, proces kontynuowany jest z uwzględnieniem nowych informacji.
• Zero-shot generalizacja: Dzięki uczeniu na różnych zadaniach, ART uogólnia sposoby dekompozycji problemów i potrafi adaptować ścieżki rozumowania do zupełnie nowych przypadków, nawet bez dodatkowych przykładów.
• Rozszerzalność: Ludzie mogą łatwo wzbogacać system o nowe narzędzia lub poprawiać konkretne kroki rozumowania poprzez aktualizację bibliotek – bez potrzeby re-treningu modelu.
• Przewaga wydajności: ART przewyższa techniki Few-Shot Prompting oraz automatyczne CoT w wyzwaniach typu BigBench czy MMLU, a jego skuteczność rośnie jeszcze bardziej przy włączeniu informacji zwrotnej od człowieka.

📚 Szczegółowe wyjaśnienie

Jak działa ART?

1. Wybór demonstracji: System dobiera przykłady rozwiązywania zadań wieloetapowych (reasoning + tool-use) ze swojej biblioteki.
2. Automatyczne rozbijanie problemu: Na bazie demonstracji zero-shot, model rozkłada nowe (niewidziane wcześniej) zadanie na sekwencję kroków – czy to logicznych, czy narzędziowych.
3. Iteracyjne rozumowanie: Model generuje kolejne kroki, pauzując generację, gdy potrzebuje wyniku działania narzędzia (np. zewnętrznego API, wyszukiwarki czy kalkulatora).
4. Integracja danych: Wynik zwrócony przez narzędzie jest natychmiast włączany w kontynuowaną sekwencję rozumowania i generacji.
5. Rozszerzanie ekosystemu: Administratorzy mogą dopinać nowe narzędzia lub poprawiać “task library” – system adaptuje się do zmian bez konieczności modyfikowania samych LLM.

Przykładowy przepływ działania

1. Prompt: “Oblicz ile razy liczba 17 pojawia się w liście liczb losowych, a następnie podaj sumę wszystkich liczb większych od 50.”
2. ART: Detekcja, że potrzebne są kroki:
   • generacja liczby losowych (tool: generator liczb),
   • policzenie wystąpień 17 (tool: licznik),
   • sumowanie liczb >50 (tool: agregator).
3. Pauzowanie generacji: Dla każdego kroku, ART wstrzymuje tekst, przekazuje dane do narzędzia, pobiera wynik, a następnie kontynuuje generację z nowymi danymi.
4. Finalna odpowiedź: Odpowiedź końcowa integruje rozumowanie i wyniki narzędzi.

Wydajność na benchmarkach

ART z powodzeniem przewyższa tradycyjne techniki promptowania:

Metoda	Wynik BigBench	Wynik MMLU
Few-Shot Prompting	niski	niski
Auto-CoT	średni	średni
ART	najwyższy	najwyższy

Efekt dodatkowo wzmacnia się, gdy system wspierany jest przez informację zwrotną od człowieka (np. korekty kroków pośrednich lub mechanizmy self-correction).

💡 Przykład zastosowania

Asystent w systemie RAG dla data science
Użytkownik pyta: „Przeanalizuj dane o sprzedaży, wyznacz medianę dla każdego regionu i wskaż region ze wzrostem powyżej 10% r/r.”

ART samodzielnie:

• rozbija problem na etapy (przetwarzanie danych, analiza statystyczna, porównanie wyjścia, interpretacja biznesowa),
• na każdym kroku korzysta naprzemiennie z narzędzi (np. SQL, Python, API BI) i własnego rozumowania językowego,
• integruje pośrednie wyniki i daje precyzyjną odpowiedź, nawet jeśli zadania nie były wcześniej widziane w demonstracjach.

📌 Źródła

• Paranjape et al. “ART: Automatic Reasoning and Tool-use with Frozen Language Models” (2023) – arXiv: https://arxiv.org/abs/2305.14898
• https://promptingguide.ai/techniques/art
• https://ai.googleblog.com/2023/05/art-enhancing-llms-with-automatic.html
• https://www.promptingguide.ai/techniques/chain-of-thought

👽 Brudnopis

• ART = auto-decomposition problemów + automatyczne “wstawki” narzędziowe w reasoning.
• Model uczy się gdzie i kiedy korzystać z narzędzi (po demonstracjach, zero-shot).
• Silny w unseen task – ogólność ważniejsza niż ręcznie robione skrypty.
• Rozszerzalność: naprawianie kroków, dokładanie nowych narzędzi bez retrainu LLM.
• Najlepszy na kompozycyjnych i złożonych zadaniach (np. Data Engineering, BI, nauki ścisłe).