論文の概要: Middleware for LLMs: Tools Are Instrumental for Language Agents in Complex Environments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.14672v2
• Date: Fri, 04 Oct 2024 07:40:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-07 15:08:19.440312
• Title: Middleware for LLMs: Tools Are Instrumental for Language Agents in Complex Environments
• Title（参考訳）: LLMのためのミドルウェア: 複雑な環境における言語エージェントのためのツール
• Authors: Yu Gu, Yiheng Shu, Hao Yu, Xiao Liu, Yuxiao Dong, Jie Tang, Jayanth Srinivasa, Hugo Latapie, Yu Su,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、複雑な環境で動作可能な汎用エージェントとして構想されている。 このような複雑性に対処する上で,LSMを増強する新しいツールのクラスを導入する。 2つの代表的な複雑な環境 -- 知識ベース(KB)とデータベース -- において、ツールで言語エージェントを増強する大きな可能性を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.670330583914904
• License:
• Abstract: The applications of large language models (LLMs) have expanded well beyond the confines of text processing, signaling a new era where LLMs are envisioned as generalist agents capable of operating within complex environments. These environments are often highly expansive, making it impossible for the LLM to process them within its short-term memory. Motivated by recent research on extending the capabilities of LLMs with tools, we seek to investigate the intriguing potential of tools to augment LLMs in handling such complexity by introducing a novel class of tools, termed middleware, to aid in the proactive exploration within these massive environments. Such specialized tools can serve as a middleware layer shielding the LLM from environmental complexity. In two representative complex environments -- knowledge bases (KBs) and databases -- we demonstrate the significant potential of augmenting language agents with tools in complex environments. Notably, equipped with the middleware, GPT-4 achieves 2.8X the performance of the best baseline in tasks requiring access to database content and 2.2X in KB tasks. Our findings illuminate the path for advancing language agents in real-world applications.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル (LLM) の応用はテキスト処理の限界を超えて大きく拡大しており、LLMが複雑な環境で動作可能な汎用エージェントとして想定される新しい時代を示唆している。 これらの環境は、しばしば非常に拡張性があり、LLMがその短期記憶内でそれらを処理することは不可能である。 ツールによるLSMの能力拡張に関する最近の研究により,これらの大規模環境における積極的な探索を支援するため,ミドルウエアと呼ばれる新しいツールのクラスを導入することにより,LSMの複雑さに対処するツールの魅力を探究する。 このような特殊なツールは、環境の複雑さからLLMを保護するミドルウェア層として機能する。 2つの代表的な複雑な環境 -- 知識ベース(KB)とデータベース -- において、複雑な環境におけるツールによる言語エージェントの拡張の可能性を示す。 特に、GPT-4はミドルウェアを備えており、データベースコンテンツへのアクセスを必要とするタスクで最高のベースラインのパフォーマンスが2.8倍、KBタスクで2.2倍である。 我々の発見は、現実世界の応用における言語エージェントの進歩の道筋を照らしている。

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