論文の概要: Language Agent Tree Search Unifies Reasoning Acting and Planning in Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.04406v3
• Date: Thu, 6 Jun 2024 02:51:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-08 00:39:36.719217
• Title: Language Agent Tree Search Unifies Reasoning Acting and Planning in Language Models
• Title（参考訳）: 言語エージェント木探索による言語モデルにおける推論と計画の統合
• Authors: Andy Zhou, Kai Yan, Michal Shlapentokh-Rothman, Haohan Wang, Yu-Xiong Wang,
• Abstract要約: 我々はLanguage Agent Tree Search (LATS)を紹介した。Language Agent Tree Search (LATS)は、推論、行動、計画において言語モデル(LM)の能力を相乗化する最初の一般的なフレームワークである。 当社のアプローチの重要な特徴は、より意図的で適応的な問題解決メカニズムを提供する外部フィードバック環境の導入である。 LATSは、GPT-4でHumanEval上でプログラミングするための最先端パス@1精度(92.7%)を達成し、GPTによるWebShop上のWebナビゲーションの勾配ベースの微調整に匹敵する勾配なし性能(平均スコア75.9)を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.509994889286183
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: While language models (LMs) have shown potential across a range of decision-making tasks, their reliance on simple acting processes limits their broad deployment as autonomous agents. In this paper, we introduce Language Agent Tree Search (LATS) -- the first general framework that synergizes the capabilities of LMs in reasoning, acting, and planning. By leveraging the in-context learning ability of LMs, we integrate Monte Carlo Tree Search into LATS to enable LMs as agents, along with LM-powered value functions and self-reflections for proficient exploration and enhanced decision-making. A key feature of our approach is the incorporation of an environment for external feedback, which offers a more deliberate and adaptive problem-solving mechanism that surpasses the constraints of existing techniques. Our experimental evaluation across diverse domains, including programming, interactive question-answering (QA), web navigation, and math, validates the effectiveness and generality of LATS in decision-making while maintaining competitive or improved reasoning performance. Notably, LATS achieves state-of-the-art pass@1 accuracy (92.7%) for programming on HumanEval with GPT-4 and demonstrates gradient-free performance (average score of 75.9) comparable to gradient-based fine-tuning for web navigation on WebShop with GPT-3.5. Code can be found at https://github.com/lapisrocks/LanguageAgentTreeSearch
• Abstract（参考訳）: 言語モデル(LM)は、さまざまな意思決定タスクに可能性を示してきたが、単純な行動プロセスに依存しているため、自律的なエージェントとしての幅広い展開が制限されている。 本稿では,Language Agent Tree Search (LATS)について紹介する。 LMの文脈内学習能力を活用することで,モンテカルロ木探索をLATSに統合し,LMをエージェントとして有効にし,LMを用いた価値関数や自己回帰を有能な探索と意思決定の強化に活用する。 提案手法の主な特徴は,既存の手法の制約を超越した,より意図的で適応的な問題解決メカニズムを提供する外部フィードバック環境の導入である。 プログラミング,対話型質問応答(QA),Webナビゲーション,数学など多種多様な分野を対象に,競争力や推論性能の向上を維持しつつ,意思決定におけるLATSの有効性と汎用性を検証した。 特に、LATSは、GPT-4でHumanEvalでプログラミングする際の最先端パス@1精度(92.7%)を達成し、GPT-3.5でWebShopでWebナビゲーションの勾配ベースの微調整に匹敵する勾配なしのパフォーマンス(平均スコア75.9)を示す。 コードはhttps://github.com/lapisrocks/LanguageAgentTreeSearchで見ることができる。

関連論文リスト

• Scaling Autonomous Agents via Automatic Reward Modeling And Planning [52.39395405893965]
  大規模言語モデル(LLM)は、様々なタスクにまたがる顕著な機能を示している。 しかし、彼らは多段階の意思決定と環境フィードバックを必要とする問題に苦戦している。 人間のアノテーションを使わずに環境から報酬モデルを自動的に学習できるフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-17T18:49:25Z)
• QLASS: Boosting Language Agent Inference via Q-Guided Stepwise Search [89.97082652805904]
  提案するQLASS(Q-guided Language Agent Stepwise Search)は,Q-valueを推定してアノテーションを自動的に生成する。 ステップワイズガイダンスにより、言語エージェントが長期的価値に適応できるようにQ誘導型生成戦略を提案する。 我々はQLASSが質的分析によってより効果的な意思決定につながることを実証的に実証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-04T18:58:31Z)
• Is Your LLM Secretly a World Model of the Internet? Model-Based Planning for Web Agents [23.1522773245956]
  モデルベースプランニングで言語エージェントを増強する新しいパラダイムを導入する。 我々の方法であるWebDreamerは、LLMが本質的にウェブサイトの構造や機能に関する包括的知識をエンコードしているというキーインサイトを構築している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-10T18:50:51Z)
• SWE-Search: Enhancing Software Agents with Monte Carlo Tree Search and Iterative Refinement [18.84439000902905]
  SWE-Searchは、MCTS(Monte Carlo Tree Search)と自己改善機構を統合し、ソフトウェアエージェントのパフォーマンスを向上させるマルチエージェントフレームワークである。 本研究は,複雑でダイナミックなソフトウェア工学環境において,エージェント推論と計画を強化する自己評価型検索技術の可能性を強調した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-26T22:45:56Z)
• Agent Q: Advanced Reasoning and Learning for Autonomous AI Agents [44.34340798542]
  大きな言語モデル(LLM)は、複雑な推論を必要とする自然言語タスクにおいて顕著な能力を示している。 静的データセットに対する従来の教師付き事前トレーニングは、自律的なエージェント機能を実現するには不十分である。 本稿では,モンテカルロ木探索(MCTS)を自己批判機構と組み合わせ,エージェント間相互作用を反復的に微調整するフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-13T20:52:13Z)
• Tree Search for Language Model Agents [69.43007235771383]
  対話型Web環境での探索と多段階計画を行うために,LMエージェントの推論時探索アルゴリズムを提案する。 我々のアプローチは、実環境空間内で機能する最優先木探索の一形態である。 現実的なWebタスクにおいて有効性を示すLMエージェントのための最初の木探索アルゴリズムである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-01T17:07:55Z)
• LangSuitE: Planning, Controlling and Interacting with Large Language Models in Embodied Text Environments [70.91258869156353]
  テキストエンボディの世界における6つの代表的具体的タスクを特徴とする多目的・シミュレーション不要なテストベッドであるLangSuitEを紹介する。 以前のLLMベースのテストベッドと比較すると、LangSuitEは複数のシミュレーションエンジンを使わずに、多様な環境への適応性を提供する。 具体化された状態の履歴情報を要約した新しいチェーン・オブ・ソート(CoT)スキーマであるEmMemを考案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-24T03:36:29Z)
• MAgIC: Investigation of Large Language Model Powered Multi-Agent in Cognition, Adaptability, Rationality and Collaboration [98.18244218156492]
  大規模言語モデル(LLM)は、非常に高度な自然言語処理を持つ。 アプリケーションがマルチエージェント環境に拡大するにつれて、包括的な評価フレームワークの必要性が生じる。 この研究は、マルチエージェント設定内でLLMを評価するための新しい競合ベースのベンチマークフレームワークを導入している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-14T21:46:27Z)
• FireAct: Toward Language Agent Fine-tuning [63.06306936820456]
  我々は、言語エージェントを得るための微調整LMの見落としの方向について論じる。 GPT-4によって生成された500個のエージェント軌道を持つ微調整のLlama2-7Bは、77%のHotpotQA性能向上をもたらす。 本稿では,複数のタスクからのトラジェクトリとメソッドのプロンプトを併用した微調整LMの新たなアプローチであるFireActを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-09T17:58:38Z)

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。