Agent d'apprentissage par l'expérience : Une nouvelle façon d'améliorer la prise de décision

Récemment, les chercheurs s'intéressent beaucoup à l'utilisation de grands modèles de langage (LLMs) pour prendre des décisions. Ces modèles sont remplis de beaucoup de connaissances sur le monde, ce qui est super utile. Cependant, personnaliser les LLMs pour des Tâches spécifiques prend souvent beaucoup de ressources et peut nuire à leur capacité à généraliser. De plus, des modèles populaires comme GPT-4 et Claude sont surtout disponibles via des API et leurs poids internes ne sont pas accessibles au public. Donc, il y a un besoin de nouvelles méthodes qui permettent d'Apprendre des Expériences des agents sans avoir besoin de modifier les paramètres du modèle.

Pour répondre à ces défis, on vous présente l'agent d'Apprentissage Expérientiel (ExpeL). Cet agent collecte ses propres expériences et acquiert des connaissances en utilisant un langage naturel à partir d'une variété de tâches d'entraînement. Quand il doit prendre des décisions, l'agent se rappelle des insights qu'il a accumulés et applique ses expériences passées. Nos résultats montrent que l'agent ExpeL apprend efficacement, améliorant sa performance au fur et à mesure qu'il gagne en expérience.

#Aperçu de l'Agent ExpeL

L'agent ExpeL fonctionne en trois étapes principales :

1. Il collecte des expériences réussies et non réussies.
2. Il extrait des connaissances utiles de ces expériences.
3. Il applique les insights gagnés et se rappelle des succès passés face à des tâches d'évaluation.

Pendant la phase de collecte d'expériences, l'agent réfléchit à ses échecs et essaie à nouveau, apprenant de chaque tentative. Dans la phase d'extraction d'insights, l'agent peut modifier la connaissance existante en utilisant des opérations comme ajouter, voter ou éditer. Cela lui permet de se concentrer sur les erreurs communes ou les pratiques efficaces.

#Apprentissage par l'Expérience

En apprentissage machine, on dit qu'un agent apprend par expérience quand sa performance s'améliore à mesure qu'il est exposé à plus de tâches au fil du temps. L'apprentissage humain se fait souvent par essai et erreur, en sauvegardant les stratégies qui ont réussi pour les réutiliser plus tard.

Notre agent fonctionne de manière similaire. Il interagit avec une gamme de tâches et apprend de ses tentatives, stockant des expériences utiles dans une collection. L'agent prend les connaissances qu'il a acquises et les applique à de nouvelles situations, en utilisant des exemples de ses expériences passées.

#Importance des Expériences Diverses

Pour rassembler des expériences précieuses, l'agent ExpeL essaie les tâches plusieurs fois. S'il échoue, il analysera ce qui a mal tourné et adaptera son approche pour la prochaine tentative. Cette méthode d'essai-erreur augmente non seulement les chances de succès, mais fournit aussi une multitude d'exemples réussis et non réussis pour la comparaison et l'apprentissage.

Grâce à ce processus, l'agent ExpeL devient plus efficace avec le temps. Il peut se rappeler des stratégies qui ont fonctionné dans des tâches similaires, un peu comme un étudiant se rappelle des exemples appris par la pratique.

#Collecte d'Expériences

Lors de la collecte d'expériences, l'agent ExpeL tentera une tâche avec un ensemble d'exemples en tête. S'il réussit, il passera à la suivante. S'il échoue, l'agent analysera où il s'est trompé et réfléchira à comment s'améliorer. Cette réflexion aide l'agent à rassembler des insights précieux pour les futures tentatives.

En réessayant continuellement des tâches, l'agent augmente ses chances de rassembler des exemples positifs, qui serviront de références précieuses lors de l'évaluation.

#Apprentissage des Échecs et des Succès

Pour maximiser l'apprentissage de ses expériences, l'agent ExpeL compare les actions réussies aux actions non réussies pour la même tâche, mettant en évidence ce qui fonctionne bien et ce qui ne fonctionne pas. Il cherche aussi des schémas dans ses tentatives réussies à travers diverses tâches, l'aidant à reconnaître les meilleures pratiques qui peuvent garantir le succès à l'avenir.

L'agent utilise plusieurs stratégies pour affiner ses connaissances. Il peut ajouter de nouveaux insights, s'accorder avec ceux existants, ou les modifier en fonction des retours de ses expériences.

#Extraction d'Insights

La capacité de l'agent à extraire des insights de ses expériences est cruciale. Il peut analyser à la fois les succès et les échecs, lui permettant de construire un répertoire de connaissances qui l'aide à mieux performer. L'ExpeL utilise des opérations spécifiques pour gérer et affiner activement ses insights, ce qui rend le processus robuste.

Cette stratégie permet à l'agent de maintenir une compréhension évolutive de ce qui fonctionne le mieux tout en écartant les stratégies incorrectes ou inutiles.

#Inférence de Tâche

Une fois que l'agent a rassemblé suffisamment d'expériences et extrait des insights, il est prêt pour l'évaluation. Pendant cette étape, l'agent utilise la spécification de la tâche à accomplir avec la liste des insights qu'il a collectés. Il récupère les exemples les plus pertinents de son pool d'expériences et les utilise comme instances lors de son processus décisionnel.

En combinant des exemples récupérés avec ses insights extraits, l'agent ExpeL améliore sa performance et ses capacités de prise de décision.

#Apprentissage Transfert

En plus d'apprendre de ses propres expériences, l'agent ExpeL est conçu pour transférer des connaissances d'une tâche à une autre. C'est particulièrement utile lorsque les tâches source et cible partagent des connaissances communes. L'agent peut utiliser les insights tirés de tâches précédentes pour aider à relever de nouvelles tâches connexes avec moins d'exemples.

En adaptant ses insights pour s'ajuster au nouveau contexte, l'agent peut appliquer plus efficacement ce qu'il a appris pour résoudre différents problèmes.

#Configuration Expérimentale

Pour évaluer l'agent ExpeL, nous l'avons testé sur quatre benchmarks différents : HotpotQA, ALFWorld, WebShop et FEVER. Chacune de ces tâches varie dans sa nature, nécessitant que l'agent résolve des défis de raisonnement et de prise de décision.

Nous avons utilisé les taux de succès comme principal critère d'évaluation. Pour chaque environnement, nous avons mesuré la performance de l'agent ExpeL par rapport à celle des agents de référence.

#Principales Conclusions

Nos expériences ont montré que l'agent ExpeL a constamment surpassé des agents de référence solides dans différentes tâches. Cela prouve que l'apprentissage par expérience est un avantage significatif pour améliorer la performance.

En particulier, nous avons constaté que l'utilisation d'insights extraits d'expériences a considérablement amélioré les capacités de l'agent. De plus, la capacité d'adapter des connaissances d'une tâche à une autre a également montré des résultats prometteurs, bénéficiant à l'agent dans divers scénarios.

#Forces Clés d'ExpeL

L'agent ExpeL a plusieurs avantages :

• Son processus d'apprentissage est clair, ce qui facilite l'inspection et l'adaptation de ses insights.
• Il nécessite moins de données que les méthodes d'entraînement traditionnelles, ce qui le rend plus accessible.
• L'agent se concentre sur l'apprentissage à travers les tâches, ce qui lui permet de s'améliorer continuellement.

De plus, ExpeL est adaptable. Il peut travailler aux côtés d'autres stratégies pour améliorer ses performances, surtout à mesure que de nouveaux modèles s'améliorent avec le temps.

#Défis et Limitations

Bien que l'agent ExpeL montre un grand potentiel, il a quelques limitations. L'implémentation actuelle se concentre uniquement sur des tâches avec des observations basées sur du texte. Explorer l'intégration du traitement d'images pourrait élargir son application.

De plus, la dépendance aux API fermées peut limiter la généralisabilité de l'agent dans des applications réelles. Il y a un potentiel pour des recherches futures visant à explorer des modèles open-source pour un accès plus large.

Enfin, à mesure que l'agent collecte davantage d'insights, gérer ces insights devient un défi pour s'adapter à la fenêtre de contexte du modèle. Des méthodes de récupération supplémentaires pourraient être nécessaires pour un apprentissage à long terme.

#Conclusion

En conclusion, l'agent ExpeL représente une nouvelle approche d'apprentissage par expérience. En rassemblant de manière autonome des connaissances à partir de diverses tâches, il a montré des améliorations significatives sans avoir besoin de modifier ses paramètres de modèle. Les insights qu'il extrait l'aident à aborder de nouveaux problèmes efficacement et à transférer ses connaissances à travers différentes tâches.

À mesure que l'apprentissage autonome devient de plus en plus important pour construire des agents intelligents, l'agent ExpeL fait un pas significatif vers la création de systèmes qui apprennent et s'adaptent efficacement.

Cette recherche ouvre la voie à d'autres explorations sur la façon dont les agents peuvent apprendre par expérience, révélant le potentiel d'une prise de décision plus sophistiquée dans des environnements divers. Les résultats soutiennent l'idée que l'apprentissage expérientiel est vital pour le développement d'agents capables d'une intelligence plus semblable à celle des humains.