論文の概要: How to Correctly do Semantic Backpropagation on Language-based Agentic Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.03624v1
• Date: Wed, 04 Dec 2024 15:52:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-06 14:43:06.063421
• Title: How to Correctly do Semantic Backpropagation on Language-based Agentic Systems
• Title（参考訳）: 言語に基づくエージェントシステムにおける意味的バックプロパゲーションの正解法
• Authors: Wenyi Wang, Hisham A. Alyahya, Dylan R. Ashley, Oleg Serikov, Dmitrii Khizbullin, Francesco Faccio, Jürgen Schmidhuber,
• Abstract要約: セマンティック・バックプロパゲーションの概念をセマンティック・グラデーションで定式化する。 これは、各コンポーネントの変更がシステムの出力をどのように改善するかについての方向性情報を計算する方法として機能する。 BIG-Bench Hard と GSM8K の2つの実験結果から,GASO 問題を解く上で,既存の最先端手法よりも優れた結果が得られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.4193991777817
• License:
• Abstract: Language-based agentic systems have shown great promise in recent years, transitioning from solving small-scale research problems to being deployed in challenging real-world tasks. However, optimizing these systems often requires substantial manual labor. Recent studies have demonstrated that these systems can be represented as computational graphs, enabling automatic optimization. Despite these advancements, most current efforts in Graph-based Agentic System Optimization (GASO) fail to properly assign feedback to the system's components given feedback on the system's output. To address this challenge, we formalize the concept of semantic backpropagation with semantic gradients -- a generalization that aligns several key optimization techniques, including reverse-mode automatic differentiation and the more recent TextGrad by exploiting the relationship among nodes with a common successor. This serves as a method for computing directional information about how changes to each component of an agentic system might improve the system's output. To use these gradients, we propose a method called semantic gradient descent which enables us to solve GASO effectively. Our results on both BIG-Bench Hard and GSM8K show that our approach outperforms existing state-of-the-art methods for solving GASO problems. A detailed ablation study on the LIAR dataset demonstrates the parsimonious nature of our method. A full copy of our implementation is publicly available at https://github.com/HishamAlyahya/semantic_backprop
• Abstract（参考訳）: 言語ベースのエージェントシステムは近年,小規模な研究問題の解決から現実の課題への展開へと移行し,大きな可能性を秘めている。 しかし、これらのシステムを最適化するには、かなりの手作業が必要になることが多い。 近年の研究では、これらのシステムが計算グラフとして表現できることが示されており、自動最適化が可能になっている。 これらの進歩にもかかわらず、グラフベースのエージェントシステム最適化(GASO)における現在のほとんどの取り組みは、システムの出力に対するフィードバックを与えられたコンポーネントへのフィードバックを適切に割り当てることに失敗した。 この課題に対処するために、セマンティック・バックプロパゲーションの概念をセマンティック・グラデーション(セマンティック・グラデーション)で形式化する -- リバースモードの自動微分や、より最近のTextGradでは、ノード間の関係を共通の後継と活用することで、いくつかの重要な最適化手法を整合させる一般化である。 これは、エージェントシステムの各コンポーネントの変更がシステムの出力をどのように改善するかについての方向性情報を計算する方法として機能する。 これらの勾配を利用するために,GASOを効果的に解けるセマンティック勾配降下法を提案する。 BIG-Bench Hard と GSM8K の2つの実験結果から,GASO 問題を解く上で,既存の最先端手法よりも優れた結果が得られた。 LIARデータセットに関する詳細なアブレーション研究は,本手法の同種性を示すものである。 私たちの実装の完全なコピーはhttps://github.com/HishamAlyahya/semantic_backpropで公開されています。

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