論文の概要: ReAct Meets ActRe: When Language Agents Enjoy Training Data Autonomy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.14589v3
• Date: Mon, 1 Apr 2024 17:37:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-04 07:58:37.255760
• Title: ReAct Meets ActRe: When Language Agents Enjoy Training Data Autonomy
• Title（参考訳）: ActRe: 言語エージェントがデータオートノミーのトレーニングを楽しむ時
• Authors: Zonghan Yang, Peng Li, Ming Yan, Ji Zhang, Fei Huang, Yang Liu,
• Abstract要約: A$3$TはAutonomousを実現するフレームワークである。 法律の様式における代理人軌道の AlfWorldでは、A$3$Tで訓練されたエージェントが1発成功率96%、100%成功率4回を達成している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.42940885853956
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Language agents have demonstrated autonomous decision-making abilities by reasoning with foundation models. Recently, efforts have been made to train language agents for performance improvement, with multi-step reasoning and action trajectories as the training data. However, collecting such trajectories still requires considerable human effort, by either artificial annotation or implementations of diverse prompting frameworks. In this work, we propose A$^3$T, a framework that enables the Autonomous Annotation of Agent Trajectories in the style of ReAct. The central role is an ActRe prompting agent, which explains the reason for an arbitrary action. When randomly sampling an external action, the ReAct-style agent could query the ActRe agent with the action to obtain its textual rationales. Novel trajectories are then synthesized by prepending the posterior reasoning from ActRe to the sampled action. In this way, the ReAct-style agent executes multiple trajectories for the failed tasks, and selects the successful ones to supplement its failed trajectory for contrastive self-training. Realized by policy gradient methods with binarized rewards, the contrastive self-training with accumulated trajectories facilitates a closed loop for multiple rounds of language agent self-improvement. We conduct experiments using QLoRA fine-tuning with the open-sourced Mistral-7B-Instruct-v0.2. In AlfWorld, the agent trained with A$^3$T obtains a 1-shot success rate of 96%, and 100% success with 4 iterative rounds. In WebShop, the 1-shot performance of the A$^3$T agent matches human average, and 4 rounds of iterative refinement lead to the performance approaching human experts. A$^3$T agents significantly outperform existing techniques, including prompting with GPT-4, advanced agent frameworks, and fully fine-tuned LLMs.
• Abstract（参考訳）: 言語エージェントは、基礎モデルによる推論により、自律的な意思決定能力を示した。 近年,多段階推論と行動軌跡をトレーニングデータとして,言語エージェントのパフォーマンス向上のための訓練が試みられている。 しかし、このような軌道の収集には、人工的なアノテーションや様々なプロンプトフレームワークの実装など、かなりの人的努力が必要である。 本稿では,A$^3$Tを提案する。A$^3$Tは,エージェントトラジェクトリの自律アノテーションをReActスタイルで実現するフレームワークである。 中心的な役割は、任意のアクションの理由を説明するActReプロンプトエージェントである。 外部アクションをランダムにサンプリングする場合、ReActスタイルのエージェントはActReエージェントにアクションを問い合わせ、そのテキストの合理性を得る。 新規な軌道は、ActReからサンプル化された作用への後続の推論を前もって合成される。 このようにして、ReActスタイルのエージェントは、失敗したタスクに対して複数のトラジェクトリを実行し、失敗したトラジェクトリを補完して、対照的な自己学習を行う。 二項化報酬を持つポリシー勾配法によって実現され、蓄積された軌道による対照的な自己学習は、言語エージェントによる複数ラウンドの自己改善のための閉ループを促進する。 我々はオープンソースのMistral-7B-Instruct-v0.2を用いたQLoRA微調整実験を行った。 AlfWorldでは、A$^3$Tで訓練されたエージェントが1発成功率96%、100%成功率4回を達成している。 WebShopでは、A$^3$Tエージェントの1ショットのパフォーマンスは人間の平均と一致し、4ラウンドの反復的な改善は、人間の専門家に近づくパフォーマンスに繋がる。 A$^3$Tエージェントは、GPT-4、高度なエージェントフレームワーク、完全に微調整されたLLMなど、既存の技術よりも大幅に優れていた。

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