論文の概要: LASER: LLM Agent with State-Space Exploration for Web Navigation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.08172v1
• Date: Fri, 15 Sep 2023 05:44:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-18 15:54:51.805881
• Title: LASER: LLM Agent with State-Space Exploration for Web Navigation
• Title（参考訳）: laser: webナビゲーションのためのステートスペース探索を備えたllmエージェント
• Authors: Kaixin Ma, Hongming Zhang, Hongwei Wang, Xiaoman Pan, Dong Yu
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、Webナビゲーションのようなインタラクティブな意思決定タスクにうまく適応している。 以前のメソッドでは、モデルに対して前方のみの実行モードを暗黙的に仮定しており、そこでは、オンコンテキストの例として、オラクルのトラジェクトリのみを提供する。 本稿では,対話型タスクを状態空間探索としてモデル化することを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 56.51540469639768
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) have been successfully adapted for interactive decision-making tasks like web navigation. While achieving decent performance, previous methods implicitly assume a forward-only execution mode for the model, where they only provide oracle trajectories as in-context examples to teach the model how to reason in the interactive environment. Consequently, the model could not handle more challenging scenarios not covered in the in-context examples, e.g., mistakes, leading to sub-optimal performance. To address this issue, we propose to model the interactive task as state space exploration, where the LLM agent transitions among a pre-defined set of states by performing actions to complete the task. This formulation enables flexible back-tracking, allowing the model to easily recover from errors. We evaluate our proposed LLM Agent with State-Space ExploRation (LASER) on the WebShop task. Experimental results show that our LASER agent significantly outperforms previous methods and closes the gap with human performance on the web navigation task.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、Webナビゲーションのようなインタラクティブな意思決定タスクにうまく適応している。 まともなパフォーマンスを実現する一方で、これまでのメソッドでは、モデルに対してフォワードのみの実行モードを暗黙的に想定しており、インタラクティブな環境での推論方法を教えるために、oracleの軌道をインコンテキストの例としてのみ提供する。 したがって、モデルがコンテキスト内の例でカバーされていない、より困難なシナリオ、例えばミスを処理できないため、最適化されたパフォーマンスが得られない。 そこで本研究では,対話型タスクを状態空間探索としてモデル化し,llmエージェントがタスクを完了するためのアクションを実行することにより,事前定義された状態群に遷移する手法を提案する。 この定式化は柔軟なバックトラッキングを可能にし、モデルがエラーから容易に回復できるようにする。 WebShopタスク上で,状態空間爆発(LASER)を用いたLLMエージェントの評価を行った。 実験結果から, 従来手法よりも高い性能を示し, ウェブナビゲーション作業における人的性能とのギャップを埋めることができた。

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