Améliorer les agents LLM avec un accompagnement étape par étape

Les Agents de modèles de langage large, ou agents LLM, ont montré une grande compétence pour gérer des tâches difficiles qui nécessitent de l'interaction. Récemment, il y a eu des méthodes pour rendre ces agents encore plus performants en ajustant leurs actions en fonction des conseils d'experts. Cependant, beaucoup de ces méthodes se concentrent uniquement sur les résultats finaux, ce qui peut entraîner des erreurs ou des actions moins efficaces car elles oublient de guider le processus.

Cet article présente une méthode appelée le cadre de raffinement itératif de processus au niveau des étapes. Cette approche offre des conseils clairs, étape par étape, qui peuvent améliorer la façon dont les agents sont formés. En suivant ce cadre, les agents peuvent apprendre plus efficacement des actions qu'ils entreprennent pendant leurs tâches.

Pour évaluer comment va l'agent, on utilise une méthode appelée la méthode de Monte Carlo. Cela signifie qu'à chaque étape, les agents chercheront de nouvelles actions tout en comparant ces actions à ce qu'un expert aurait fait à cette étape. Cette comparaison aide à repérer les erreurs et crée des exemples utiles pour la formation.

Des expériences ont montré que cette nouvelle méthode est meilleure que beaucoup de méthodes existantes sur différentes tâches complexes. Les résultats montrent aussi que ce cadre aide non seulement les agents à agir plus efficacement, mais peut aussi être appliqué à divers modèles.

Ces dernières années, les avancées dans les modèles de langage large, comme GPT-3.5 et GPT-4, ont ouvert des portes aux agents LLM pour exceller dans des tâches difficiles, comme le shopping en ligne et les tâches ménagères. Ces agents fonctionnent étape par étape, travaillant vers de plus petits objectifs. L'efficacité avec laquelle ils résolvent des tâches est cruciale pour leur performance globale.

Les tentatives précédentes pour améliorer les agents utilisaient généralement les capacités de planification de ces modèles. Certains chercheurs ont travaillé sur l'ajustement des Trajectoires en fonction des actions d'experts, visant des compétences particulières d'agent, comme le raisonnement. D'autres ont essayé une approche mixte qui combine des exemples de succès et d'échecs, mais ces méthodes se concentrent souvent sur les récompenses finales sans prêter attention aux détails importants en cours de route.

On sait bien que les agents peuvent faire des erreurs pendant les tâches. Certaines actions peuvent mener au succès par chance plutôt que par compétence. En se concentrant sur un guidage étape par étape, les agents reçoivent des retours utiles à chaque étape, ce qui peut grandement les aider à accomplir les tâches correctement.

Un des principaux problèmes avec l'utilisation d'un guidage au niveau des étapes pour les agents est que la plupart des environnements existants pour les LLM ne donnent généralement des retours que sur le succès global. Même quand ils fournissent des retours sur des parties d'une tâche, ces informations peuvent être limitées. Il y a aussi la question de comment tirer le meilleur parti des récompenses étape par étape, surtout pour des tâches difficiles impliquant de nombreuses étapes et options.

Pour relever ces défis, nous introduisons le cadre de raffinement itératif de processus au niveau des étapes. Ce cadre a deux parties principales : l'acquisition de récompenses au niveau des étapes et l'optimisation itérative de l'agent.

La première partie utilise la méthode de Monte Carlo pour obtenir des récompenses pour chaque action effectuée dans l'environnement de l'agent. La seconde partie vise à affiner les actions de l'agent à travers un processus répété. À chaque cycle, l'agent suit le chemin de l'expert et essaie de nouvelles actions. Ces nouvelles actions sont ensuite comparées aux actions de l'expert pour trouver des erreurs, ce qui génère des données utiles pour la formation.

Lors de nos tests, nous avons mis ce cadre à l'épreuve sur trois tâches différentes : une tâche de shopping en ligne, une tâche de requête de base de données SQL et une tâche ménagère. Les résultats ont montré que notre méthode surpassait les méthodes concurrentes dans tous les tests.

Nous avons aussi analysé comment la méthode fonctionne sous différents angles. Nos résultats montrent que ce cadre améliore l'efficacité des actions des agents et réduit les coûts de formation grâce à une modélisation automatique des récompenses étape par étape.

Décomposons comment notre méthode fonctionne en détail :

#Description de la Tâche

L'accent de cette étude est sur la façon dont les agents LLM résolvent des tâches tout en interagissant avec leur environnement. Nous l'avons mis en place comme un processus de décision de Markov partiellement observable (POMDP) qui comprend des éléments clés comme l'espace d'instruction, l'espace d'état, l'espace d'action et les fonctions de récompense. À chaque étape, l'agent reçoit des informations de l'environnement et prend une action basée sur ses expériences passées. Le cycle continue jusqu'à ce que la tâche soit terminée ou que le nombre maximum d'étapes soit atteint.

#Former l'Agent

Pour donner à l'agent des capacités de base, nous le formons initialement en utilisant des données d'experts. Cela implique une formation supervisée où nous mesurons la performance de l'agent. La formation aide à développer les compétences de prise de décision de l'agent.

#Acquisition de Récompenses au Niveau des Étapes

Un des principaux avantages de notre méthode est le retour précis des récompenses au niveau des étapes, ce qui aide les agents à apprendre en pinpointant où ils se sont trompés. Malheureusement, de nombreux environnements ne rapportent que le succès global, rendant difficile d'obtenir ce niveau de retour. Les travaux précédents s'appuyaient sur les contributions humaines pour fournir des annotations étape par étape, ce qui est assez laborieux.

Pour contourner ce défi, nous introduisons une méthode où l'agent explore des actions potentielles et utilise ces expériences pour estimer des récompenses. L'idée est que des actions précises mènent à des récompenses plus élevées.

#Optimisation Itérative de l'Agent

Les tâches des agents impliquent souvent plusieurs étapes et des choix compliqués. Notre méthode affine la façon dont l'agent apprend de ses expériences pour assurer la stabilité et améliorer la performance grâce à des méthodes d'apprentissage hors ligne. Au lieu de se réentraîner constamment dans le même environnement, l'agent rassemble des exemples significatifs de ses expériences.

#Construction d'une Trajectoire

Pour créer des exemples pour l'apprentissage contrastif, notre méthode permet à l'agent d'explorer des chemins d'experts. Si l'agent commet une erreur, il peut facilement trouver l'action correcte à apprendre. Cette exploration génère des expériences informatives qui aident l'agent à devenir plus intelligent.

#Optimisation des Trajectoires Mixtes

Dans cette phase, nous utilisons différents composants de perte pour former l'agent : perte basée sur les résultats, perte basée sur les étapes et perte supervisée. Chacune de ces pertes se concentre sur différents aspects du processus d'apprentissage de l'agent, garantissant qu'il s'améliore au fil du temps.

Nous avons testé notre cadre sur trois tâches principales. Nos découvertes étaient impressionnantes car notre méthode a constamment surpassé les méthodes leaders, montrant que nous avons réalisé une amélioration significative dans la formation et la performance des agents.

#Conclusion

L'article présente une nouvelle méthode qui intègre avec succès des conseils détaillés dans la formation des agents LLM. Nos résultats montrent que cette approche améliore non seulement la façon dont les agents accomplissent des tâches, mais permet aussi un apprentissage efficace.

Les expériences sur diverses tâches valident davantage que cette méthode améliore la performance des agents. Elle sert de puissant outil pour faire progresser la façon dont les agents intelligents se développent et s'adaptent.

Malgré le succès de notre cadre, il y a encore des aspects à améliorer. Par exemple, nous devons aborder la question des données limitées pour la formation qui peuvent conduire à un surapprentissage. À l'avenir, utiliser des modèles puissants pour élargir les données pourrait améliorer encore les résultats.

Actuellement, notre méthode est axée sur l'amélioration de l'identification des erreurs et la création de jeux de données utiles. Cependant, il y a encore plus à exploiter dans les récompenses étape par étape qui pourraient améliorer l'apprentissage, comme donner la priorité à des erreurs plus significatives.

Enfin, bien que notre modèle de récompenses au niveau des étapes ait montré une forte performance, développer un modèle plus large applicable à diverses tâches pourrait en améliorer l'efficacité.

#Aperçu des Jeux de Données Utilisés

Nous avons utilisé plusieurs environnements différents pour tester nos agents.

1. WebShop : Une simulation de shopping en ligne où les agents recherchent et achètent des produits. Cela nécessite que les agents naviguent efficacement à travers un vaste éventail de produits.

2. InterCodeSQL : Un environnement où l'agent interagit avec une base de données SQL pour répondre à des questions en exécutant des commandes SQL en fonction des demandes des utilisateurs.

3. ALFWorld : Une simulation de tâches ménagères où les agents explorent des espaces pour accomplir des tâches basées sur des instructions utilisateur.

#Méthodes d'Évaluation

Pour l'évaluation, nous avons utilisé les récompenses moyennes comme principale métrique pour évaluer la performance de l'agent.

#Détails de Mise en Œuvre

Nous avons utilisé plusieurs modèles de langage comme base pour nos agents. La formation impliquait des méthodes d'ajustement qui variaient selon le jeu de données et la complexité de la tâche.

#Analyse Comparative

Pour montrer l'efficacité de notre méthode, nous l'avons comparée à des bases de référence établies. Cela incluait des méthodes basées sur des invites et diverses techniques de raffinement. Notre méthode a significativement surpassé les deux dans divers scénarios.

#Informations sur la Performance

Alors que nous analysions la performance à travers différents modèles et tâches, nous avons constamment constaté que notre méthode offrait une amélioration marquée par rapport aux approches existantes. Cela démontre que l'intégration d'une approche de processus au niveau des étapes dans la formation peut conduire à des résultats réussis.

#Travaux Futurs

Bien que nous ayons réalisé des avancées significatives, les travaux futurs pourraient développer nos découvertes en explorant d'autres modèles, en testant différentes collections de données de formation et en affinant nos mécanismes de récompense au niveau des étapes pour des applications plus larges.

#Résumé

Dans l'ensemble, notre étude présente une approche prometteuse pour améliorer la façon dont les agents sont formés grâce à un apprentissage étape par étape. Cette méthode améliore non seulement la performance des agents, mais pose également les bases pour des développements futurs dans la conception d'agents intelligents.