論文の概要: TPTU: Large Language Model-based AI Agents for Task Planning and Tool Usage

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.03427v3
• Date: Tue, 7 Nov 2023 11:15:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-08 19:22:06.292457
• Title: TPTU: Large Language Model-based AI Agents for Task Planning and Tool Usage
• Title（参考訳）: TPTU:タスクプランニングとツール使用のための大規模言語モデルベースAIエージェント
• Authors: Jingqing Ruan, Yihong Chen, Bin Zhang, Zhiwei Xu, Tianpeng Bao, Guoqing Du, Shiwei Shi, Hangyu Mao, Ziyue Li, Xingyu Zeng, Rui Zhao
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、様々な現実世界のアプリケーションのための強力なツールとして登場した。 LLMの本質的な生成能力は、その長所にもかかわらず、複雑なタスクを扱うには不十分である。 本稿では,LLMベースのAIエージェントに適した構造化フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.554981886052953
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With recent advancements in natural language processing, Large Language Models (LLMs) have emerged as powerful tools for various real-world applications. Despite their prowess, the intrinsic generative abilities of LLMs may prove insufficient for handling complex tasks which necessitate a combination of task planning and the usage of external tools. In this paper, we first propose a structured framework tailored for LLM-based AI Agents and discuss the crucial capabilities necessary for tackling intricate problems. Within this framework, we design two distinct types of agents (i.e., one-step agent and sequential agent) to execute the inference process. Subsequently, we instantiate the framework using various LLMs and evaluate their Task Planning and Tool Usage (TPTU) abilities on typical tasks. By highlighting key findings and challenges, our goal is to provide a helpful resource for researchers and practitioners to leverage the power of LLMs in their AI applications. Our study emphasizes the substantial potential of these models, while also identifying areas that need more investigation and improvement.
• Abstract（参考訳）: 近年の自然言語処理の進歩により、Large Language Models (LLM) は様々な現実世界のアプリケーションのための強力なツールとして登場した。 それらの長所にもかかわらず、LLMの本質的な生成能力は、タスク計画と外部ツールの使用を必要とする複雑なタスクを扱うには不十分である。 本稿では,LLMベースのAIエージェントに適した構造化フレームワークを提案し,複雑な問題に対処するために必要な重要な機能について議論する。 このフレームワーク内では、推論プロセスを実行するために2つの異なるタイプのエージェント(すなわち、ワンステップエージェントとシーケンシャルエージェント)を設計する。 その後、様々なLCMを用いてフレームワークをインスタンス化し、典型的なタスクにおけるタスク計画とツール利用(TPTU)能力を評価する。 私たちのゴールは、重要な発見と課題を強調することで、研究者や実践者がAIアプリケーションでLLMのパワーを活用する上で有用なリソースを提供することです。 本研究は,これらのモデルの有効性を強調し,さらなる調査と改善を必要とする領域を特定する。

関連論文リスト

• APT: Architectural Planning and Text-to-Blueprint Construction Using Large Language Models for Open-World Agents [8.479128275067742]
  本稿では,自律型エージェントによるMinecraftの複雑な構造構築を可能にする,LLM(Large Language Model)駆動のフレームワークを提案する。 連鎖分解とマルチモーダル入力を用いることで、このフレームワークは詳細なアーキテクチャレイアウトと青写真を生成する。 本エージェントは, メモリとリフレクションモジュールの両方を組み込んで, 生涯学習, 適応的洗練, エラー訂正を容易にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-26T09:31:28Z)
• Optimizing Collaboration of LLM based Agents for Finite Element Analysis [1.5039745292757671]
  本稿では,Large Language Models (LLM) 内の複数のエージェント間の相互作用について,プログラミングおよびコーディングタスクの文脈で検討する。 我々はAutoGenフレームワークを利用してエージェント間の通信を容易にし、各セットアップの40のランダムランからの成功率に基づいて異なる構成を評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-23T23:11:08Z)
• WorkArena++: Towards Compositional Planning and Reasoning-based Common Knowledge Work Tasks [85.95607119635102]
  大型言語モデル(LLM)は人間のような知性を模倣することができる。 WorkArena++は、Webエージェントの計画、問題解決、論理的/論理的推論、検索、コンテキスト的理解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） (2024-07-07T07:15:49Z)
• Can Long-Context Language Models Subsume Retrieval, RAG, SQL, and More? [54.667202878390526]
  長文言語モデル(LCLM)は、従来、検索システムやデータベースといった外部ツールに依存していたタスクへのアプローチに革命をもたらす可能性がある。 実世界のタスクのベンチマークであるLOFTを導入し、文脈内検索と推論においてLCLMの性能を評価するために設計された数百万のトークンを出力する。 以上の結果からLCLMは,これらのタスクを明示的に訓練したことがないにも関わらず,最先端の検索システムやRAGシステムと競合する驚くべき能力を示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-19T00:28:58Z)
• Enhancing the General Agent Capabilities of Low-Parameter LLMs through Tuning and Multi-Branch Reasoning [56.82041895921434]
  オープンソースの事前訓練された大規模言語モデル(LLM)は、強力な言語理解と生成能力を示す。 現実世界の複雑な問題に対処するエージェントとして使用される場合、ChatGPTやGPT-4のような大型の商用モデルに比べてパフォーマンスははるかに劣る。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-29T03:48:12Z)
• Large Language Model based Multi-Agents: A Survey of Progress and Challenges [44.92286030322281]
  大規模言語モデル(LLM)は、幅広いタスクで大きな成功を収めています。 近年, 1 つの LLM を単一計画や意思決定エージェントとして利用する手法の開発により, 複雑な問題解決や世界シミュレーションにおいて, LLM ベースのマルチエージェントシステムは大きな進歩を遂げている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-21T23:36:14Z)
• Small LLMs Are Weak Tool Learners: A Multi-LLM Agent [73.54562551341454]
  大規模言語モデル(LLM)エージェントはスタンドアロンのLLMの機能を大幅に拡張する。 本稿では、上記の機能をプランナー、呼び出し元、要約器に分解する新しい手法を提案する。 このモジュール化されたフレームワークは、個々の更新と、それぞれの機能を構築するための小さなLLMの潜在的な使用を容易にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-14T16:17:07Z)
• Exploring Large Language Model based Intelligent Agents: Definitions, Methods, and Prospects [32.91556128291915]
  本稿では, シングルエージェントおよびマルチエージェントシステムにおける知的エージェントの詳細な概要を提供するため, 現在の研究状況について調査する。 定義、研究フレームワーク、その構成、認知と計画方法、ツール利用、環境フィードバックに対する反応などの基礎的な構成要素を網羅する。 我々は、AIと自然言語処理の進化の展望を考慮し、LLMベースのエージェントの展望を思い浮かべて結論付ける。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-07T09:08:24Z)
• TaskBench: Benchmarking Large Language Models for Task Automation [82.2932794189585]
  タスク自動化における大規模言語モデル(LLM)の機能を評価するためのフレームワークであるTaskBenchを紹介する。 具体的には、タスクの分解、ツールの選択、パラメータ予測を評価する。 提案手法は, 自動構築と厳密な人的検証を組み合わせることで, 人的評価との整合性を確保する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-30T18:02:44Z)
• CREATOR: Tool Creation for Disentangling Abstract and Concrete Reasoning of Large Language Models [74.22729793816451]
  大規模言語モデル(LLM)はツールの利用において大きな進歩を遂げているが、その能力はAPIの可用性によって制限されている。 我々は、LCMがドキュメンテーションとコード実現を使って独自のツールを作成できる新しいフレームワークCREATORを提案する。 我々は,MATH と TabMWP のベンチマークで CREATOR を評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-23T17:51:52Z)

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。