論文の概要: Learning From Failure: Integrating Negative Examples when Fine-tuning Large Language Models as Agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.11651v1
• Date: Sun, 18 Feb 2024 17:10:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-20 19:59:03.239031
• Title: Learning From Failure: Integrating Negative Examples when Fine-tuning Large Language Models as Agents
• Title（参考訳）: 失敗から学ぶ: 大きな言語モデルをエージェントとして微調整するとき、否定的な例を統合する
• Authors: Renxi Wang, Haonan Li, Xudong Han, Yixuan Zhang, Timothy Baldwin
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、検索エンジンのようなツールを介して環境と対話するエージェントとして機能することに成功した。 LLMは、トレーニングやアライメントにおいてツールの使用に特化せず、エージェントとしての有効性を制限している。 本稿では,大規模な言語モデルが適切なデータクリーニングと微調整戦略によって失敗から学習できることを論じる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.13904794106225
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) have achieved success in acting as agents, which interact with environments through tools like search engines. However, LLMs are not optimized specifically for tool use during training or alignment, limiting their effectiveness as agents. To resolve this problem, previous work has collected interaction trajectories between GPT-4 and environments, and fine-tuned smaller models with them. As part of this, the standard approach has been to simply discard trajectories that do not finish the task successfully, which, on the one hand, leads to a significant waste of data and resources, and on the other hand, has the potential to limit the possible optimization paths during fine-tuning. In this paper, we contend that large language models can learn from failures through appropriate data cleaning and fine-tuning strategies. We conduct experiments on mathematical reasoning, multi-hop question answering, and strategic question answering tasks. Experimental results demonstrate that compared to solely using positive examples, incorporating negative examples enhances model performance by a large margin.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(llm)は、検索エンジンのようなツールを通じて環境と対話するエージェントとして機能することに成功した。 しかし、LSMはトレーニングやアライメントにおいてツールの使用に特化せず、エージェントとしての有効性を制限している。 この問題を解決するために、従来の研究はGPT-4と環境の間の相互作用軌跡を収集し、それらを微調整した小さなモデルを開発した。 これの一環として、標準的なアプローチでは、タスクを正常に終了しないトラジェクトリを単に破棄し、一方、データやリソースのかなりの無駄を招き、他方、微調整時に可能な最適化パスを制限する可能性がある。 本稿では,大規模な言語モデルが適切なデータクリーニングと微調整戦略によって失敗から学習できることを論じる。 数学的推論,マルチホップ質問応答,戦略的質問応答タスクについて実験を行う。 実験結果から, 正の例のみを用いた場合と比較して, 負の例を取り入れた場合, モデル性能が大きく向上することが示された。

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