論文の概要: Introspective Tips: Large Language Model for In-Context Decision Making

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.11598v1
• Date: Fri, 19 May 2023 11:20:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-22 14:46:44.423014
• Title: Introspective Tips: Large Language Model for In-Context Decision Making
• Title（参考訳）: イントロスペクティブ・チップ:インテクスト決定のための大規模言語モデル
• Authors: Liting Chen, Lu Wang, Hang Dong, Yali Du, Jie Yan, Fangkai Yang, Shuang Li, Pu Zhao, Si Qin, Saravan Rajmohan, Qingwei Lin, Dongmei Zhang
• Abstract要約: 我々は,大規模言語モデル(LLM)の自己最適化を促進するために,イントロスペクティブティップス(Introspective Tips)を採用している。 本手法は,少数ショットとゼロショットの両方の学習状況において,エージェントの性能を向上させる。 TextWorldにおける100以上のゲームに関する実験は、我々のアプローチの優れたパフォーマンスを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.96711664648164
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The emergence of large language models (LLMs) has substantially influenced natural language processing, demonstrating exceptional results across various tasks. In this study, we employ ``Introspective Tips" to facilitate LLMs in self-optimizing their decision-making. By introspectively examining trajectories, LLM refines its policy by generating succinct and valuable tips. Our method enhances the agent's performance in both few-shot and zero-shot learning situations by considering three essential scenarios: learning from the agent's past experiences, integrating expert demonstrations, and generalizing across diverse games. Importantly, we accomplish these improvements without fine-tuning the LLM parameters; rather, we adjust the prompt to generalize insights from the three aforementioned situations. Our framework not only supports but also emphasizes the advantage of employing LLM in in-contxt decision-making. Experiments involving over 100 games in TextWorld illustrate the superior performance of our approach.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の出現は自然言語処理に大きな影響を与え、様々なタスクにおいて例外的な結果を示した。 本研究では,LLMの自己最適化を支援するために,「イントロスペクティブティップス」を用いた。 軌道を内省的に調べることで、LLMは簡潔で価値のあるヒントを生成することでその方針を洗練させる。 本手法は,エージェントの過去の経験から学ぶこと,専門家によるデモンストレーションを統合すること,多種多様なゲームにまたがって一般化すること,の3つの重要なシナリオを考慮して,エージェントのパフォーマンスを向上させる。 重要なことは、これらの改善はLLMパラメータを微調整することなく達成し、上記の3つの状況からの洞察を一般化するプロンプトを調整することである。 当社のフレームワークは, サポートだけでなく, コンタクスト内意思決定において LLM を採用するメリットも強調している。 TextWorldにおける100以上のゲームに関する実験は、我々のアプローチの優れたパフォーマンスを示している。

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