論文の概要: Sparse Rewards Can Self-Train Dialogue Agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.04617v1
• Date: Fri, 6 Sep 2024 21:00:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-10 21:25:10.696551
• Title: Sparse Rewards Can Self-Train Dialogue Agents
• Title（参考訳）: Sparse Rewardsは、セルフトレイン対話エージェントを可能にする
• Authors: Barrett Martin Lattimer, Varun Gangal, Ryan McDonald, Yi Yang,
• Abstract要約: 我々は,LLMエージェントに対して,外部からのフィードバックを伴わずに,自律的にパフォーマンスを向上させるための新たな自己改善パラダイムを導入する。 我々はMultiWOZから派生したスパース報酬ツール呼び出しシミュレーション環境であるToolWOZを提案する。 JOSHでトレーニングされたモデルは、小規模でもフロンティアでも、ツールベースのインタラクションを大幅に改善し、さまざまなベンチマークで一般的なモデル機能を保持します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.799506097310008
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent advancements in state-of-the-art (SOTA) Large Language Model (LLM) agents, especially in multi-turn dialogue tasks, have been primarily driven by supervised fine-tuning and high-quality human feedback. However, as base LLM models continue to improve, acquiring meaningful human feedback has become increasingly challenging and costly. In certain domains, base LLM agents may eventually exceed human capabilities, making traditional feedback-driven methods impractical. In this paper, we introduce a novel self-improvement paradigm that empowers LLM agents to autonomously enhance their performance without external human feedback. Our method, Juxtaposed Outcomes for Simulation Harvesting (JOSH), is a self-alignment algorithm that leverages a sparse reward simulation environment to extract ideal behaviors and further train the LLM on its own outputs. We present ToolWOZ, a sparse reward tool-calling simulation environment derived from MultiWOZ. We demonstrate that models trained with JOSH, both small and frontier, significantly improve tool-based interactions while preserving general model capabilities across diverse benchmarks. Our code and data are publicly available on GitHub.
• Abstract（参考訳）: 最先端(SOTA)大規模言語モデル(LLM)エージェントの最近の進歩は、特にマルチターン対話タスクにおいて、主に教師付き微調整と高品質な人間のフィードバックによって進められている。 しかし、基礎となるLLMモデルの改善が進むにつれ、有意義な人間のフィードバックの獲得はますます困難でコストがかかる。 特定の領域では、ベースLLMエージェントは最終的には人間の能力を超え、従来のフィードバック駆動の手法は実用的ではない。 本稿では,LLMエージェントに対して,外部からのフィードバックを伴わずに自律的に性能向上を図るための,新たな自己改善パラダイムを提案する。 提案手法であるJuxtaposed Outcomes for Simulation Harvesting (JOSH) は,スパース報酬シミュレーション環境を利用した自己調整アルゴリズムである。 我々はMultiWOZから派生したスパース報酬ツール呼び出しシミュレーション環境であるToolWOZを提案する。 JOSHでトレーニングされたモデルは、小規模でもフロンティアでも、ツールベースのインタラクションを大幅に改善し、さまざまなベンチマークで一般的なモデル機能を保持します。 コードとデータはGitHubで公開されています。

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