論文の概要: Controlling Large Language Model Agents with Entropic Activation Steering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.00244v2
• Date: Thu, 10 Oct 2024 20:47:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-14 13:28:45.243248
• Title: Controlling Large Language Model Agents with Entropic Activation Steering
• Title（参考訳）: エントロピー的アクティベーションステアリングによる大規模言語モデルエージェントの制御
• Authors: Nate Rahn, Pierluca D'Oro, Marc G. Bellemare,
• Abstract要約: In-context Learning Agent のためのアクティベーションステアリングである Entropic Activation Steering (EAST) を導入する。 EAST は LLM の出力から解析された高レベルな動作に直接影響を与えることにより LLM エージェントの探索を効果的に操作できることを示す。 また, この制御を適用することで, LLMの思考に現れる不確実性を調節し, エージェントをより探索的な行動へと導くことも明らかにした。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.56909601159833
• License:
• Abstract: The rise of large language models (LLMs) has prompted increasing interest in their use as in-context learning agents. At the core of agentic behavior is the capacity for exploration, or the ability to actively gather information about the environment. But how do LLM agents explore, and how can we control their exploratory behaviors? To answer these questions, we take a representation-level perspective, and introduce Entropic Activation Steering (EAST), an activation steering method for in-context LLM agents. Firstly, we demonstrate that EAST can effectively manipulate an LLM agent's exploration by directly affecting the high-level actions parsed from the outputs of the LLM, in contrast to token-level temperature sampling. Secondly, we reveal how applying this control modulates the uncertainty exhibited in the LLM's thoughts, guiding the agent towards more exploratory actions. Finally, we demonstrate that the steering vectors obtained by EAST generalize across task variants. In total, these results show that LLM agents explicitly encode uncertainty over their actions in their representation space. Our work paves the way for a new understanding of the functioning of LLM agents and to effective control of their decision-making behaviors.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の台頭は、文脈内学習エージェントとしての使用に対する関心が高まっている。 エージェント的行動の中核は、探索能力、または環境に関する情報を積極的に収集する能力である。 しかし、LLMエージェントはどのように探索し、どのように探索行動を制御することができるのか? これらの疑問に答えるために、表現レベルの観点からEntropic Activation Steering (EAST)を導入し、インコンテキストLLMエージェントのアクティベーションステアリング手法を提案する。 まず, トークンレベルの温度サンプリングとは対照的に, EAST が LLM エージェントの探索を効果的に操作できることを示す。 第2に、この制御を適用することで、LLMの思考に現れる不確実性を調節し、エージェントをより探索的な行動へと導くことを明らかにする。 最後に、EASTによって得られたステアリングベクトルがタスクの変形に対して一般化されることを実証する。 これらの結果は,LLMエージェントが表現空間における行動の不確かさを明示的にエンコードしていることを示している。 我々の研究は、LLMエージェントの機能の新たな理解と、意思決定行動の効果的な制御の道を開くものである。

関連論文リスト

• SAC-GLAM: Improving Online RL for LLM agents with Soft Actor-Critic and Hindsight Relabeling [29.29604779151457]
  本稿では,LSM剤に適応するソフトアクター・クライトと後方視の適応について検討する。 本手法は,従来のマルチゴールRL環境において,オンライン学習を行う自動LLMエージェントへの道筋を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-16T11:59:27Z)
• CtrlA: Adaptive Retrieval-Augmented Generation via Inherent Control [26.21425058462886]
  大規模言語モデル(LLM)の幻覚を、検索された外部知識で緩和するための有望な解決策として、検索拡張世代(RAG)が出現している。 本稿では,適応的なRAGを表現的視点から解決し,固有な制御ベースフレームワークであるnameを開発するための最初の試みについて述べる。 実験により、名前は様々なタスクにおいて既存の適応RAG法よりも優れていることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-29T03:17:16Z)
• The Strong Pull of Prior Knowledge in Large Language Models and Its Impact on Emotion Recognition [74.04775677110179]
  In-context Learning (ICL) は、Large Language Models (LLM) を用いた自然言語処理のための強力なパラダイムとして登場した。 LLMには、感情認識において強いが矛盾する先行性があり、その予測に影響を及ぼすことが示される。 以上の結果から,ICLをより大きなLCMで事前学習領域外の情動中心タスクに使用する場合,注意が必要であることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-25T19:07:32Z)
• Empowering Large Language Model Agents through Action Learning [85.39581419680755]
  大規模言語モデル(LLM)エージェントは最近ますます関心を集めているが、試行錯誤から学ぶ能力は限られている。 我々は、経験から新しい行動を学ぶ能力は、LLMエージェントの学習の進歩に欠かせないものであると論じる。 我々はPython関数の形式でアクションを作成し改善するための反復学習戦略を備えたフレームワークLearningActを紹介した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-24T13:13:04Z)
• Formally Specifying the High-Level Behavior of LLM-Based Agents [24.645319505305316]
  LLMはタスク固有の微調整モデルを必要とせずに、課題を解決するための有望なツールとして登場した。 現在、このようなエージェントの設計と実装はアドホックであり、LLMベースのエージェントが自然に適用できる様々なタスクは、エージェント設計に一律に適合するアプローチが存在しないことを意味する。 エージェント構築のプロセスを簡単にする最小主義的生成フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-12T17:24:15Z)
• LanguageMPC: Large Language Models as Decision Makers for Autonomous Driving [87.1164964709168]
  この作業では、複雑な自律運転シナリオの意思決定コンポーネントとして、Large Language Models(LLM)を採用している。 大規模実験により,提案手法は単車載タスクのベースラインアプローチを一貫して超えるだけでなく,複数車載コーディネートにおいても複雑な運転動作の処理にも有効であることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-04T17:59:49Z)
• ExpeL: LLM Agents Are Experiential Learners [60.54312035818746]
  実験学習エージェント(ExpeL)を導入し、パラメトリック更新を必要とせずにエージェント体験から学習できるようにする。 我々のエージェントは、経験を自律的に収集し、学習課題の集合から自然言語を用いて知識を抽出する。 推論において、エージェントは抽出された洞察と過去の経験をリコールし、情報的決定を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-20T03:03:34Z)
• AgentBench: Evaluating LLMs as Agents [88.45506148281379]
  大規模言語モデル(LLM)は、従来のNLPタスクを超えた現実的な実用的ミッションをターゲットとして、ますます賢く自律的になってきています。 我々は,現在8つの異なる環境からなるベンチマークであるAgentBenchを紹介し,LLM-as-Agentの推論と意思決定能力を評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-07T16:08:11Z)
• Do Embodied Agents Dream of Pixelated Sheep: Embodied Decision Making using Language Guided World Modelling [101.59430768507997]
  強化学習 (Reinforcement Learning, RL) エージェントは通常、世界の事前の知識なしに、タブラララザを学習する。 抽象世界モデル (AWM) を仮定するために, 少数ショット大言語モデル (LLM) を提案する。 LLMを用いてAWMを仮定し, エージェント経験に基づくAWMの検証を行うことで, 従来手法よりもサンプル効率を桁違いに向上させることができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-28T02:04:07Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。