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今日arXiv最熱大模型論文:北京大學發布,將試錯引入大模型代理學習!

AIGC動態2年前 (2024)發布 夕小瑤科技說
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今日arXiv最熱大模型論文:北京大學發布,將試錯引入大模型代理學習!

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原標題:今日arXiv最熱大模型論文:北京大學發布,將試錯引入大模型代理學習!
關鍵字:行動,動作,任務,函數,策略
文章來源:夕小瑤科技說
內容字數:8435字

內容摘要:


夕小瑤科技說 原創編輯 | 松果引言:探索語言智能的新邊界在人工智能的發展歷程中,語言智能始終是一個核心的研究領域。隨著大語言模型(LLM)的興起,我們對語言智能的理解和應用已經邁入了一個新的階段。這些模型不僅能夠理解和生成自然語言,還能夠在多種環境中控制代理(agent)進行交互和決策。然而,盡管LLM在理解語言和規劃方面展現出了巨大的潛力,它們在從經驗中學習并改進行動策略方面仍存在限制。
傳統的強化學習方法通過試錯學習來訓練代理策略,但這種方法往往忽略了代理在特定環境中的先驗知識。而LLM正是在這方面表現出了優勢。然而,直接對大規模的LLM進行策略模型微調在實踐中是不切實際的,因此研究者們開始探索如何將歷史交互融入提示中,以利用過去的經驗來規劃未來的行動。這些方法雖然有其局限性,但也提供了新的思路。
本文提出了一種新的學習范式,即通過學習擴展和精細化行動空間,使任務與代理的規劃能力更加緊密對齊。研究者通過適應LLM的規劃來解決固定行動空間帶來的限制,例如常識知識引導的規劃與行動之間的不匹配,以及由于未滿足的先決條件或無效策略導致的行動錯誤。研究者們的方法不僅緩解了語言代理性能的瓶頸


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文章來源:夕小瑤科技說
作者微信:xixiaoyaoQAQ
作者簡介:更快的AI前沿,更深的行業洞見。聚集25萬AI一線開發者、互聯網中高管和機構投資人。一線作者來自清北、國內外頂級AI實驗室和大廠,兼備行業嗅覺與報道深度。

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