論文の概要: Training Agents with Weakly Supervised Feedback from Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.19547v1
• Date: Fri, 29 Nov 2024 08:47:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-02 15:22:29.736615
• Title: Training Agents with Weakly Supervised Feedback from Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルからのフィードバックを弱める訓練エージェント
• Authors: Dihong Gong, Pu Lu, Zelong Wang, Meng Zhou, Xiuqiang He,
• Abstract要約: 本稿では,批判的LSMからの弱教師付き信号を用いたLSMエージェントの新しいトレーニング手法を提案する。 エージェントは反復的に訓練され、まず環境相互作用を通じて軌道を生成する。 API-bankデータセットのテストでは、エージェントの能力とGPT-4に匹敵するパフォーマンスが一貫して改善されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.216542820742607
• License:
• Abstract: Large Language Models (LLMs) offer a promising basis for creating agents that can tackle complex tasks through iterative environmental interaction. Existing methods either require these agents to mimic expert-provided trajectories or rely on definitive environmental feedback for reinforcement learning which limits their application to specific scenarios like gaming or code generation. This paper introduces a novel training method for LLM-based agents using weakly supervised signals from a critic LLM, bypassing the need for expert trajectories or definitive feedback. Our agents are trained in iterative manner, where they initially generate trajectories through environmental interaction. Subsequently, a critic LLM selects a subset of good trajectories, which are then used to update the agents, enabling them to generate improved trajectories in the next iteration. Extensive tests on the API-bank dataset show consistent improvement in our agents' capabilities and comparable performance to GPT-4, despite using open-source models with much fewer parameters.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、反復的な環境相互作用を通じて複雑なタスクに対処できるエージェントを作成するための有望な基盤を提供する。 既存の手法では、これらのエージェントが専門家が提供する軌道を模倣するか、あるいは強化学習のための決定的な環境フィードバックに頼るか、ゲームやコード生成のような特定のシナリオに制限される。 本稿では、専門家の軌跡や決定的なフィードバックの必要性を回避し、批評家のLSMからの弱教師付き信号を用いたLSMエージェントの新しいトレーニング手法を提案する。 エージェントは反復的に訓練され、まず環境相互作用を通じて軌道を生成する。 その後、批評家は良い軌道のサブセットを選択し、エージェントを更新するために使用し、次のイテレーションで改善された軌道を生成する。 API-bankデータセットの大規模なテストでは、パラメータがはるかに少ないオープンソースモデルを使用しても、エージェントの能力が一貫した改善と、GPT-4と同等のパフォーマンスを示している。

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