論文の概要: Can large language models explore in-context?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.15371v1
• Date: Fri, 22 Mar 2024 17:50:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-25 16:30:34.396697
• Title: Can large language models explore in-context?
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルはコンテキスト内を探索できるのか?
• Authors: Akshay Krishnamurthy, Keegan Harris, Dylan J. Foster, Cyril Zhang, Aleksandrs Slivkins,
• Abstract要約: 単純なマルチアームバンディット環境において,エージェントとして大規模言語モデルをデプロイする。 モデルが実質的な介入なしには、探索にしっかりと関わっていないことが分かっています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 87.49311128190143
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We investigate the extent to which contemporary Large Language Models (LLMs) can engage in exploration, a core capability in reinforcement learning and decision making. We focus on native performance of existing LLMs, without training interventions. We deploy LLMs as agents in simple multi-armed bandit environments, specifying the environment description and interaction history entirely in-context, i.e., within the LLM prompt. We experiment with GPT-3.5, GPT-4, and Llama2, using a variety of prompt designs, and find that the models do not robustly engage in exploration without substantial interventions: i) Across all of our experiments, only one configuration resulted in satisfactory exploratory behavior: GPT-4 with chain-of-thought reasoning and an externally summarized interaction history, presented as sufficient statistics; ii) All other configurations did not result in robust exploratory behavior, including those with chain-of-thought reasoning but unsummarized history. Although these findings can be interpreted positively, they suggest that external summarization -- which may not be possible in more complex settings -- is important for obtaining desirable behavior from LLM agents. We conclude that non-trivial algorithmic interventions, such as fine-tuning or dataset curation, may be required to empower LLM-based decision making agents in complex settings.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,現代における大規模言語モデル(LLM)が,強化学習と意思決定における中核的能力である探索にどの程度関与できるかを考察する。 既存のLLMのネイティブパフォーマンスをトレーニングの介入なしに重視する。 簡単なマルチアームバンディット環境において, LLMをエージェントとしてデプロイし, LLMプロンプト内で環境記述とインタラクション履歴を完全にコンテキスト内で指定する。 GPT-3.5, GPT-4, および Llama2 を各種のプロンプト設計を用いて実験した結果, モデルが実質的な介入なしには探索に強く関与しないことが判明した。 一 すべての実験において、十分な統計として提示されたチェーン・オブ・ソート推論と外部要約された相互作用履歴を備えたGPT-4の1つの構成だけで十分な探索行動が得られた。 ii)他のすべての構成は、チェーン・オブ・シークレットの推論を行うが、未熟な歴史を持つものを含め、堅牢な探索行動には至らなかった。 これらの知見は肯定的に解釈できるが、より複雑な環境では不可能かもしれない外部の要約は、LSMエージェントから望ましい行動を得るために重要であることを示唆している。 我々は,LLMに基づく意思決定エージェントを複雑な設定で強化するために,微調整やデータセットキュレーションなどの非自明なアルゴリズム介入が必要であると結論付けている。

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