論文の概要: AvaTaR: Optimizing LLM Agents for Tool-Assisted Knowledge Retrieval

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.11200v2
• Date: Tue, 18 Jun 2024 01:39:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-19 11:51:14.565220
• Title: AvaTaR: Optimizing LLM Agents for Tool-Assisted Knowledge Retrieval
• Title（参考訳）: AvaTaR: ツール支援知識検索のためのLLMエージェントの最適化
• Authors: Shirley Wu, Shiyu Zhao, Qian Huang, Kexin Huang, Michihiro Yasunaga, Kaidi Cao, Vassilis N. Ioannidis, Karthik Subbian, Jure Leskovec, James Zou,
• Abstract要約: 大言語モデル(LLM)エージェントは、外部のツールや知識を活用して精度を高め、幻覚を減らすという印象的な能力を示した。 本稿では、LLMエージェントを最適化して提供するツールを効果的に利用し、与えられたタスク/ドメインの性能を向上させる新しいフレームワークであるAvaTaRを紹介する。 AvaTaRは、4つの課題にまたがる最先端のアプローチを一貫して上回り、新規事例に適用した場合に強力な一般化能力を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 93.96463520716759
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large language model (LLM) agents have demonstrated impressive capability in utilizing external tools and knowledge to boost accuracy and reduce hallucinations. However, developing the prompting techniques that make LLM agents able to effectively use external tools and knowledge is a heuristic and laborious task. Here, we introduce AvaTaR, a novel and automatic framework that optimizes an LLM agent to effectively use the provided tools and improve its performance on a given task/domain. During optimization, we design a comparator module to iteratively provide insightful and holistic prompts to the LLM agent via reasoning between positive and negative examples sampled from training data. We demonstrate AvaTaR on four complex multimodal retrieval datasets featuring textual, visual, and relational information. We find AvaTaR consistently outperforms state-of-the-art approaches across all four challenging tasks and exhibits strong generalization ability when applied to novel cases, achieving an average relative improvement of 14% on the Hit@1 metric. Code and dataset are available at https://github.com/zou-group/avatar.
• Abstract（参考訳）: 大言語モデル(LLM)エージェントは、外部のツールや知識を活用して精度を高め、幻覚を減らすという印象的な能力を示した。 しかし、LLMエージェントが外部のツールや知識を効果的に活用できるようなプロンプト技術の開発は、ヒューリスティックで退屈な作業である。 本稿では、LLMエージェントを最適化し、提供するツールを効果的に利用し、与えられたタスク/ドメインの性能を向上させる新しい自動フレームワークであるAvaTaRを紹介する。 最適化中、トレーニングデータからサンプルした正と負のサンプルの推論により、LLMエージェントに洞察的で全体論的なプロンプトを反復的に提供するコンパレータモジュールを設計する。 テキスト,ビジュアル,リレーショナル情報を含む4つの複雑なマルチモーダル検索データセット上で,AvaTaRを実証する。 AvaTaRは、4つの課題にまたがる最先端のアプローチを一貫して上回り、新規事例に適用すると強力な一般化能力を示し、Hit@1測定値の平均14%の相対的改善を実現している。 コードとデータセットはhttps://github.com/zou-group/avatar.comから入手できる。

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