論文の概要: Optimizing Large Language Models for Dynamic Constraints through Human-in-the-Loop Discriminators

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.15163v2
• Date: Thu, 24 Oct 2024 04:46:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-25 12:52:24.711868
• Title: Optimizing Large Language Models for Dynamic Constraints through Human-in-the-Loop Discriminators
• Title（参考訳）: 対人判別器による動的制約に対する大規模言語モデルの最適化
• Authors: Timothy Wei, Annabelle Miin, Anastasia Miin,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、最近、様々な現実世界のアプリケーションにまたがる印象的な機能を実証した。 本稿では,LLMがシステムインターフェースと相互作用し,制約概念を要約し,性能指標を継続的に最適化するフレキシブルなフレームワークを提案する。 我々のフレームワークは、人間の識別器で7.78%のパスレート、LSMベースの識別器で6.11%のパスレートを達成した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have recently demonstrated impressive capabilities across various real-world applications. However, due to the current text-in-text-out paradigm, it remains challenging for LLMs to handle dynamic and complex application constraints, let alone devise general solutions that meet predefined system goals. Current common practices like model finetuning and reflection-based reasoning often address these issues case-by-case, limiting their generalizability. To address this issue, we propose a flexible framework that enables LLMs to interact with system interfaces, summarize constraint concepts, and continually optimize performance metrics by collaborating with human experts. As a case in point, we initialized a travel planner agent by establishing constraints from evaluation interfaces. Then, we employed both LLM-based and human discriminators to identify critical cases and continuously improve agent performance until the desired outcomes were achieved. After just one iteration, our framework achieved a $7.78\%$ pass rate with the human discriminator (a $40.2\%$ improvement over baseline) and a $6.11\%$ pass rate with the LLM-based discriminator. Given the adaptability of our proposal, we believe this framework can be applied to a wide range of constraint-based applications and lay a solid foundation for model finetuning with performance-sensitive data samples.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、最近、様々な現実世界のアプリケーションにまたがる印象的な機能を実証した。 しかし、現在のテキスト・イン・テキスト・アウト(text-in-text-out)パラダイムのため、LLMが動的で複雑なアプリケーション制約を扱うことは依然として困難である。 モデルファインタニングやリフレクションベースの推論といった現在の一般的なプラクティスは、ケースバイケースでこれらの問題に対処し、一般化可能性を制限する。 この問題に対処するために,LLMがシステムインターフェースと対話し,制約概念を要約し,人間専門家と協調してパフォーマンス指標を継続的に最適化する,フレキシブルなフレームワークを提案する。 事例として,評価インタフェースから制約を定め,旅行プランナーエージェントを初期化する。 そして,LLMとヒトの判別器を併用し,重要な症例を同定し,所望の結果に到達するまでエージェント性能を継続的に改善した。 たった1回のイテレーションで、我々のフレームワークは人間の識別器で7.78.%のパスレート(ベースラインで40.2.%の改善)、LSMベースの識別器で6.11.%のパスレートを達成した。 提案手法の適応性を考えると,本フレームワークは幅広い制約ベースのアプリケーションに適用可能であり,パフォーマンスに敏感なデータサンプルを用いたモデル微調整の基盤となる。

関連論文リスト

• Scaling Autonomous Agents via Automatic Reward Modeling And Planning [52.39395405893965]
  大規模言語モデル(LLM)は、様々なタスクにまたがる顕著な機能を示している。 しかし、彼らは多段階の意思決定と環境フィードバックを必要とする問題に苦戦している。 人間のアノテーションを使わずに環境から報酬モデルを自動的に学習できるフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-17T18:49:25Z)
• Few-shot Steerable Alignment: Adapting Rewards and LLM Policies with Neural Processes [50.544186914115045]
  大きな言語モデル(LLM)は、日々のアプリケーションにますます組み込まれています。 個人ユーザの多様な嗜好との整合性を確保することは、重要な課題となっている。 数発のステアライメントのための新しいフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-18T16:14:59Z)
• Embodied Agent Interface: Benchmarking LLMs for Embodied Decision Making [85.24399869971236]
  我々は,大規模言語モデル(LLM)を具体的意思決定のために評価することを目指している。 既存の評価は最終的な成功率にのみ依存する傾向がある。 本稿では,様々なタスクの形式化を支援する汎用インタフェース (Embodied Agent Interface) を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-09T17:59:00Z)
• SelectLLM: Query-Aware Efficient Selection Algorithm for Large Language Models [8.558834738072363]
  大規模言語モデル(LLM)は、様々なアプリケーションで顕著なパフォーマンスのために広く採用されている。 これらの個々のLCMは、固有のトレーニングバイアス、モデルサイズ制約、トレーニング前のデータセットの品質や多様性による、複雑なタスクの一般化とパフォーマンスの制限を示す。 本稿では,入力クエリをLLMの最も適切なサブセットに効率的に誘導するSelectLLMを紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-16T06:11:21Z)
• Efficient and Responsible Adaptation of Large Language Models for Robust Top-k Recommendations [11.004673022505566]
  何百万というユーザの長いクエリは、大規模言語モデルのパフォーマンスを低下させ、推奨することができる。 本稿では,大規模言語モデルと従来のレコメンデーションシステムの両方の機能を利用するハイブリッドタスク割り当てフレームワークを提案する。 実世界の3つのデータセットによる結果から,弱い利用者の減少と,サブ人口に対するRSのロバスト性の向上が示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-01T19:11:47Z)
• Benchmark Self-Evolving: A Multi-Agent Framework for Dynamic LLM Evaluation [51.99752147380505]
  本稿では,大規模言語モデル(LLM)を動的に評価するベンチマーク自己進化フレームワークを提案する。 マルチエージェントシステムを用いて、元のインスタンスのコンテキストや質問を操作し、信頼性の高い新しいインスタンスをフレーミングする。 我々のフレームワークは、異なるモデル間の性能の相違を拡大し、様々なタスクで同じモデル内で性能の相違を拡大します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-18T03:40:06Z)
• Entropy-Regularized Token-Level Policy Optimization for Language Agent Reinforcement [67.1393112206885]
  大規模言語モデル(LLM)は、対話的な意思決定タスクにおいてインテリジェントなエージェントとして期待されている。 本稿では,トークンレベルでのLLMの最適化に適したエントロピー拡張RL法である,エントロピー正規化トークンレベル最適化(ETPO)を導入する。 我々は,データサイエンスコード生成を多段階対話型タスクのシリーズとしてモデル化したシミュレーション環境におけるETPOの有効性を評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-09T07:45:26Z)
• FollowBench: A Multi-level Fine-grained Constraints Following Benchmark for Large Language Models [79.62191017182518]
  FollowBenchは、大規模言語モデルのベンチマークに続くきめ細かい制約のベンチマークである。 本稿では,初期命令に段階的に1つの制約を付加するマルチレベル機構を提案する。 FollowBench上での13のLLMの評価により,LLMの弱さと今後の研究への道のりを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-31T12:32:38Z)

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。