論文の概要: SwiftSage: A Generative Agent with Fast and Slow Thinking for Complex
Interactive Tasks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.17390v1
- Date: Sat, 27 May 2023 07:04:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-30 19:46:19.515159
- Title: SwiftSage: A Generative Agent with Fast and Slow Thinking for Complex
Interactive Tasks
- Title(参考訳): SwiftSage: 複雑なインタラクティブタスクのための高速かつスロー思考を備えた生成エージェント
- Authors: Bill Yuchen Lin, Yicheng Fu, Karina Yang, Prithviraj Ammanabrolu,
Faeze Brahman, Shiyu Huang, Chandra Bhagavatula, Yejin Choi, Xiang Ren
- Abstract要約: 我々は、人間の認知の二重プロセス理論に触発された新しいエージェントフレームワークSwiftSageを紹介する。
フレームワークは、高速で直感的な思考を表すSwiftモジュールと、意図的な思考プロセスをエミュレートするSageモジュールの2つの主要なモジュールで構成されている。
ScienceWorldベンチマークの30タスクでは、SwiftSageはSayionCan、ReAct、Reflexといった他のメソッドよりも大幅に優れています。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 75.58198113019282
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We introduce SwiftSage, a novel agent framework inspired by the dual-process
theory of human cognition, designed to excel in action planning for complex
interactive reasoning tasks. SwiftSage integrates the strengths of behavior
cloning and prompting large language models (LLMs) to enhance task completion
performance. The framework comprises two primary modules: the Swift module,
representing fast and intuitive thinking, and the Sage module, emulating
deliberate thought processes. The Swift module is a small encoder-decoder LM
fine-tuned on the oracle agent's action trajectories, while the Sage module
employs LLMs such as GPT-4 for subgoal planning and grounding. We develop a
heuristic method to harmoniously integrate the two modules, resulting in a more
efficient and robust problem-solving process. In 30 tasks from the ScienceWorld
benchmark, SwiftSage significantly outperforms other methods such as SayCan,
ReAct, and Reflexion, demonstrating its effectiveness in solving complex
real-world tasks.
- Abstract(参考訳): 複雑な対話的推論タスクの行動計画において優れた能力を持つように設計された,人間認知のデュアルプロセス理論に触発された新しいエージェントフレームワークであるswiftsageを紹介する。
SwiftSageは、振る舞いのクローン化と大きな言語モデル(LLM)の長所を統合して、タスク完了のパフォーマンスを向上する。
フレームワークは、高速で直感的な思考を表すSwiftモジュールと、意図的な思考プロセスをエミュレートするSageモジュールの2つの主要なモジュールで構成されている。
Swiftモジュールは、オラクルエージェントのアクショントラジェクトリを微調整した小さなエンコーダ-デコーダ LM であり、Sageモジュールはサブゴール計画とグラウンドニングに GPT-4 などの LLM を使用している。
2つのモジュールを調和的に統合するヒューリスティックな手法を開発し,より効率的でロバストな問題解決プロセスを実現する。
ScienceWorldベンチマークの30のタスクにおいて、SwiftSageはSayCan、ReAct、Reflexionといった他のメソッドよりも大幅に優れており、複雑な実世界のタスクを解決する上での有効性を示している。
関連論文リスト
- Sub-goal Distillation: A Method to Improve Small Language Agents [21.815417165548187]
大規模言語モデル(LLM)は対話型タスクにおけるエージェントとして大きな可能性を証明している。
数十億のパラメータを持つLLMの性能を、はるかに小さな言語モデルに転送する手法を提案する。
困難かつマルチタスクな対話型テキスト環境であるScienceWorldでは,基本動作のみに基づく標準的な模倣学習を16.7%超えている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-04T20:34:06Z) - RL-GPT: Integrating Reinforcement Learning and Code-as-policy [82.1804241891039]
本稿では,低速エージェントと高速エージェントからなる2レベル階層型フレームワークRL-GPTを提案する。
遅いエージェントはコーディングに適したアクションを分析し、速いエージェントはコーディングタスクを実行する。
この分解は、各エージェントが特定のタスクに効果的に集中し、パイプライン内で非常に効率的なことを証明します。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-29T16:07:22Z) - TDAG: A Multi-Agent Framework based on Dynamic Task Decomposition and
Agent Generation [45.028795422801764]
動的タスク分解・エージェント生成(TDAG)に基づくマルチエージェントフレームワークを提案する。
このフレームワークは複雑なタスクを小さなサブタスクに動的に分解し、それぞれが特定の生成されたサブエージェントに割り当てる。
ItineraryBenchは、さまざまな複雑さのタスク間でのメモリ、計画、ツール使用量のエージェントの能力を評価するように設計されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-15T18:27:37Z) - LLMind: Orchestrating AI and IoT with LLM for Complex Task Execution [20.186752447895994]
複雑なタスクを実行するためのIoTデバイス間で効果的なコラボレーションを可能にするAIエージェントフレームワークであるLLMindを提案する。
脳の機能的特殊化理論に触発されて、我々のフレームワークはLLMをドメイン固有のAIモジュールと統合し、その能力を高める。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-14T14:57:58Z) - Agent Lumos: Unified and Modular Training for Open-Source Language
Agents [93.16203525451985]
LUMOSは、オープンソースのLLMベースのエージェントをトレーニングするための最初のフレームワークの1つです。
LUMOSは、高レベルなサブゴール生成を学習する計画モジュールを備えた、学習可能で統一されたモジュラーアーキテクチャを備えている。
我々は、多様な地道理理性から導かれた大規模で統一的で高品質なトレーニングアノテーションを収集する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-09T00:30:13Z) - CodeChain: Towards Modular Code Generation Through Chain of Self-revisions with Representative Sub-modules [51.82044734879657]
我々は,自己修正の連鎖を通じてモジュール化されたコード生成を誘発する,新しい推論フレームワークであるCodeChainを提案する。
CodeChainは、生成したソリューションのモジュール性と正確性の両方を大幅に向上させ、APPSで35%、CodeContestsで76%の相対パス@1の改善を実現しています。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-13T10:17:48Z) - Low-code LLM: Graphical User Interface over Large Language Models [115.08718239772107]
本稿では,人間-LLMインタラクションフレームワークであるLow-code LLMを紹介する。
より制御可能で安定した応答を実現するために、6種類のシンプルなローコードビジュアルプログラミングインタラクションを組み込んでいる。
ユーザフレンドリなインタラクション,制御可能な生成,広い適用性という,低コード LLM の3つの利点を強調した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-17T09:27:40Z) - Decomposed Prompting: A Modular Approach for Solving Complex Tasks [55.42850359286304]
本稿では,より単純なサブタスクに分解することで,複雑なタスクを解くための分解プロンプトを提案する。
このモジュール構造は、各プロンプトを特定のサブタスクに最適化することを可能にする。
Decomposed Promptingの柔軟性とモジュラリティは、数発のプロンプトで先行作業より優れていることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-05T17:28:20Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。