論文の概要: Formally Specifying the High-Level Behavior of LLM-Based Agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.08535v3
• Date: Wed, 24 Jan 2024 06:07:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-25 11:49:45.057571
• Title: Formally Specifying the High-Level Behavior of LLM-Based Agents
• Title（参考訳）: LLM系剤の高レベル挙動の形式的特定
• Authors: Maxwell Crouse, Ibrahim Abdelaziz, Ramon Astudillo, Kinjal Basu, Soham Dan, Sadhana Kumaravel, Achille Fokoue, Pavan Kapanipathi, Salim Roukos, Luis Lastras
• Abstract要約: LLMはタスク固有の微調整モデルを必要とせずに、課題を解決するための有望なツールとして登場した。 現在、このようなエージェントの設計と実装はアドホックであり、LLMベースのエージェントが自然に適用できる様々なタスクは、エージェント設計に一律に適合するアプローチが存在しないことを意味する。 エージェント構築のプロセスを簡単にする最小主義的生成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）: 24.645319505305316
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Autonomous, goal-driven agents powered by LLMs have recently emerged as promising tools for solving challenging problems without the need for task-specific finetuned models that can be expensive to procure. Currently, the design and implementation of such agents is ad hoc, as the wide variety of tasks that LLM-based agents may be applied to naturally means there can be no one-size-fits-all approach to agent design. In this work we aim to alleviate the difficulty of designing and implementing new agents by proposing a minimalistic generation framework that simplifies the process of building agents. The framework we introduce allows the user to define desired agent behaviors in a high-level, declarative specification that is then used to construct a decoding monitor which guarantees the LLM will produce an output exhibiting the desired behavior. Our declarative approach, in which the behavior is described without concern for how it should be implemented or enforced, enables rapid design, implementation, and experimentation with different LLM-based agents. We demonstrate how the proposed framework can be used to implement recent LLM-based agents (e.g., ReACT), and show how the flexibility of our approach can be leveraged to define a new agent with more complex behavior, the Plan-Act-Summarize-Solve (PASS) agent. Lastly, we demonstrate that our method outperforms other agents on multiple popular reasoning-centric question-answering benchmarks.
• Abstract（参考訳）: LLMを利用した自律的ゴール駆動エージェントは、最近、調達にコストがかかるタスク固有の微調整モデルを必要としない、課題を解決するための有望なツールとして登場した。 現在、このようなエージェントの設計と実装はアドホックであり、LLMベースのエージェントが自然に適用できる様々なタスクは、エージェント設計に一律に適合するアプローチが存在しないことを意味する。 本研究では,エージェント構築のプロセスを簡単にする最小限の生成フレームワークを提案することにより,新しいエージェントの設計と実装の難しさを軽減することを目的とする。 私たちが導入したフレームワークは、ユーザが要求するエージェントの振る舞いを高レベルで宣言的な仕様で定義し、llmが望ましい振る舞いを示す出力を生成することを保証するデコーディングモニタの構築に使用できます。 私たちの宣言的アプローチでは,実装や実施の方法を気にせずに動作を記述することで,さまざまなllmベースのエージェントによる迅速な設計,実装,実験を可能にします。 提案するフレームワークが最近のLCMベースのエージェント(例えばReACT)の実装にどのように使用できるかを示し、より複雑な振る舞いを持つ新しいエージェントであるPlan-Act-Summarize-Solve(PASS)エージェントを定義するために、我々のアプローチの柔軟性をどのように活用できるかを示す。 最後に,提案手法が他のエージェントよりも優れていることを示す。

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