論文の概要: Large Language Model-based Human-Agent Collaboration for Complex Task Solving

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.12914v1
• Date: Tue, 20 Feb 2024 11:03:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-21 15:42:02.790745
• Title: Large Language Model-based Human-Agent Collaboration for Complex Task Solving
• Title（参考訳）: 複雑なタスク解決のための大規模言語モデルに基づくヒューマンエージェントコラボレーション
• Authors: Xueyang Feng, Zhi-Yuan Chen, Yujia Qin, Yankai Lin, Xu Chen, Zhiyuan Liu, Ji-Rong Wen
• Abstract要約: 複雑なタスク解決のためのLarge Language Models(LLM)に基づくヒューマンエージェントコラボレーションの問題を紹介する。 Reinforcement Learning-based Human-Agent Collaboration method, ReHACを提案する。 このアプローチには、タスク解決プロセスにおける人間の介入の最も急進的な段階を決定するために設計されたポリシーモデルが含まれている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 94.3914058341565
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In recent developments within the research community, the integration of Large Language Models (LLMs) in creating fully autonomous agents has garnered significant interest. Despite this, LLM-based agents frequently demonstrate notable shortcomings in adjusting to dynamic environments and fully grasping human needs. In this work, we introduce the problem of LLM-based human-agent collaboration for complex task-solving, exploring their synergistic potential. In addition, we propose a Reinforcement Learning-based Human-Agent Collaboration method, ReHAC. This approach includes a policy model designed to determine the most opportune stages for human intervention within the task-solving process. We construct a human-agent collaboration dataset to train this policy model in an offline reinforcement learning environment. Our validation tests confirm the model's effectiveness. The results demonstrate that the synergistic efforts of humans and LLM-based agents significantly improve performance in complex tasks, primarily through well-planned, limited human intervention. Datasets and code are available at: https://github.com/XueyangFeng/ReHAC.
• Abstract（参考訳）: 近年の研究コミュニティ内では、完全自律エージェント作成におけるLarge Language Models(LLM)の統合が大きな関心を集めている。 それにもかかわらず、LSMベースのエージェントは、動的環境に適応し、人間のニーズを完全に把握する際、顕著な欠点をしばしば示している。 本研究では,LLMに基づく複雑な課題解決のためのヒューマンエージェントコラボレーションの問題を紹介し,その相乗的可能性を探る。 また,Reinforcement Learning を用いたヒューマンエージェント協調手法 ReHAC を提案する。 このアプローチには、タスク解決プロセスにおける人間の介入の最も急進的な段階を決定するために設計されたポリシーモデルが含まれている。 我々は,オフライン強化学習環境において,このポリシーモデルをトレーニングするためのヒューマンエージェント協調データセットを構築する。 我々の検証テストはモデルの有効性を確認します。 その結果、人間とLLMをベースとしたエージェントの相乗効果は、よく計画された限定された人間の介入によって、複雑なタスクにおけるパフォーマンスを著しく向上することが示された。 データセットとコードは、https://github.com/XueyangFeng/ReHAC.comで入手できる。

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