論文の概要: StateFlow: Enhancing LLM Task-Solving through State-Driven Workflows

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.11322v1
• Date: Sun, 17 Mar 2024 19:54:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-19 17:27:03.165649
• Title: StateFlow: Enhancing LLM Task-Solving through State-Driven Workflows
• Title（参考訳）: StateFlow: ステート駆動ワークフローによるLLMタスクソルビングの強化
• Authors: Yiran Wu, Tianwei Yue, Shaokun Zhang, Chi Wang, Qingyun Wu,
• Abstract要約: StateFlowは、大規模言語モデルが支援する複雑なタスク解決プロセスをステートマシンとして概念化する。 状態の適切な構成と状態遷移の定義により、StateFlowはタスク解決の進捗を根拠にしている。 それぞれの状態内で、StateFlowは一連のアクションの実行を可能にし、特定のプロンプトによってガイドされるLLMのレスポンスの生成だけでなく、必要に応じて外部ツールの利用も含む。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.241520404152904
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: It is a notable trend to use Large Language Models (LLMs) to tackle complex tasks, e.g., tasks that require a sequence of actions and dynamic interaction with tools and environments. In this paper, we propose StateFlow, a novel LLM-based task-solving paradigm that conceptualizes complex task-solving processes backed by LLMs as state machines. With proper construction of states and definition of state transitions, StateFlow grounds the progress of task-solving, ensuring clear tracking and management of LLMs' responses throughout the task-solving process. Within each state, StateFlow allows execution of a series of actions, involving not only the generation of LLM's responses guided by a specific prompt, but also the utilization of external tools as needed. State transitions are controlled by specific rules or decisions made by the LLM, allowing for a dynamic and adaptive progression through the task's pre-defined StateFlow model. Evaluations on the InterCode SQL and Bash benchmarks show that StateFlow significantly enhances LLMs' efficiency.
• Abstract（参考訳）: 複雑なタスク、例えば一連のアクションやツールや環境との動的相互作用を必要とするタスクに対処するために、LLM(Large Language Models)を使用することは、注目すべきトレンドである。 本稿では,LLM が支援する複雑なタスク解決プロセスをステートマシンとして概念化する,新しい LLM ベースのタスク解決パラダイムである StateFlow を提案する。 状態の適切な構成と状態遷移の定義により、StateFlowはタスク解決の進捗を基盤とし、タスク解決プロセス全体を通してLCMの応答の明確な追跡と管理を確実にする。 それぞれの状態内で、StateFlowは一連のアクションの実行を可能にし、特定のプロンプトによってガイドされるLLMのレスポンスの生成だけでなく、必要に応じて外部ツールの利用も含む。 状態遷移は LLM による特定のルールや決定によって制御され、タスクの事前に定義された StateFlow モデルを通じて動的で適応的な進行を可能にする。 InterCode SQLとBashベンチマークの評価によると、StateFlowはLLMの効率を大幅に向上させる。

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