論文の概要: AllTogether: Investigating the Efficacy of Spliced Prompt for Web
Navigation using Large Language Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.18331v2
- Date: Tue, 31 Oct 2023 06:25:59 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-01 22:04:26.073870
- Title: AllTogether: Investigating the Efficacy of Spliced Prompt for Web
Navigation using Large Language Models
- Title（参考訳）: AllTogether:大規模言語モデルを用いたWebナビゲーションにおけるスプレッドプロンプトの有効性の検討
- Authors: Jiarun Liu, Wentao Hu, Chunhong Zhang
- Abstract要約: タスクコンテキスト表現を強化する標準化されたプロンプトテンプレートであるAllTogetherを紹介する。
我々は,オープンソースのLlama-2とAPIアクセス可能なGPTモデルに基づいて,素早い学習と指導の微調整により,このアプローチの有効性を評価する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.234037966956278
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Large Language Models (LLMs) have emerged as promising agents for web
navigation tasks, interpreting objectives and interacting with web pages.
However, the efficiency of spliced prompts for such tasks remains
underexplored. We introduces AllTogether, a standardized prompt template that
enhances task context representation, thereby improving LLMs' performance in
HTML-based web navigation. We evaluate the efficacy of this approach through
prompt learning and instruction finetuning based on open-source Llama-2 and
API-accessible GPT models. Our results reveal that models like GPT-4 outperform
smaller models in web navigation tasks. Additionally, we find that the length
of HTML snippet and history trajectory significantly influence performance, and
prior step-by-step instructions prove less effective than real-time
environmental feedback. Overall, we believe our work provides valuable insights
for future research in LLM-driven web agents.
- Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(llm)は、webナビゲーションタスクの有望なエージェントとして登場し、目的を解釈し、webページと対話する。
しかし、このようなタスクに対するスプライシングプロンプトの効率は未検討のままである。
我々は、タスクコンテキスト表現を強化する標準化されたプロンプトテンプレートであるalltogetherを導入し、htmlベースのwebナビゲーションにおけるllmsのパフォーマンスを改善した。
我々は,オープンソースのLlama-2とAPIアクセス可能なGPTモデルに基づいて,素早い学習と指導の微調整により,このアプローチの有効性を評価する。
その結果、gpt-4のようなモデルは、webナビゲーションタスクでより小さいモデルを上回ることが判明した。
さらに,HTMLスニペットの長さと履歴の軌跡が性能に大きく影響し,事前ステップバイステップの指示がリアルタイムの環境フィードバックよりも効果が低いことが判明した。
全体として、我々の研究はLLM駆動のウェブエージェントにおける将来の研究に貴重な洞察をもたらすと考えている。
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