論文の概要: Trial and Error: Exploration-Based Trajectory Optimization for LLM Agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.02502v1
• Date: Mon, 4 Mar 2024 21:50:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-06 17:01:35.183088
• Title: Trial and Error: Exploration-Based Trajectory Optimization for LLM Agents
• Title（参考訳）: 試行錯誤:LLMエージェントの探索に基づく軌道最適化
• Authors: Yifan Song, Da Yin, Xiang Yue, Jie Huang, Sujian Li, Bill Yuchen Lin
• Abstract要約: 本稿では,ETOと呼ばれる探索に基づく軌道最適化手法を提案する。 この学習方法はオープンLLMエージェントの性能を向上させるために設計されている。 3つの複雑なタスクに関する実験は、ETOがベースライン性能をはるかに上回っていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.82856458995437
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have become integral components in various autonomous agent systems. In this study, we present an exploration-based trajectory optimization approach, referred to as ETO. This learning method is designed to enhance the performance of open LLM agents. Contrary to previous studies that exclusively train on successful expert trajectories, our method allows agents to learn from their exploration failures. This leads to improved performance through an iterative optimization framework. During the exploration phase, the agent interacts with the environment while completing given tasks, gathering failure trajectories to create contrastive trajectory pairs. In the subsequent training phase, the agent utilizes these trajectory preference pairs to update its policy using contrastive learning methods like DPO. This iterative cycle of exploration and training fosters continued improvement in the agents. Our experiments on three complex tasks demonstrate that ETO consistently surpasses baseline performance by a large margin. Furthermore, an examination of task-solving efficiency and potential in scenarios lacking expert trajectory underscores the effectiveness of our approach.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、様々な自律エージェントシステムにおいて不可欠なコンポーネントとなっている。 本研究では,ETOと呼ばれる探索に基づく軌道最適化手法を提案する。 この学習方法はオープンLLMエージェントの性能を向上させるために設計されている。 専門家の軌道を専門に訓練する以前の研究とは対照的に,本手法ではエージェントが探査失敗から学ぶことができる。 これにより、反復最適化フレームワークによってパフォーマンスが向上する。 探索期間中、エージェントは与えられたタスクを完了しながら環境と対話し、障害軌跡を収集して対照的な軌道対を生成する。 その後の訓練段階では、エージェントはこれらの軌道選択ペアを使用して、DPOのような対照的な学習方法を用いてポリシーを更新する。 この反復的な探索と訓練のサイクルは、エージェントの改善を継続する。 3つの複雑なタスクに関する実験は、ETOがベースライン性能をはるかに上回っていることを示す。 さらに,専門的軌跡を欠いたシナリオにおける課題解決の効率と可能性を検討することにより,提案手法の有効性を実証する。

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