Améliorer la navigation web avec des invites hiérarchiques

Les grands modèles de langage (LLMs) ont montré qu'ils pouvaient vraiment aider pour des tâches où il faut prendre des décisions étape par étape. Un domaine où ces modèles peuvent être super utiles, c'est la navigation sur le web. Là, les utilisateurs doivent souvent trouver des informations ou des produits spécifiques en ligne et faire des actions comme rechercher ou cliquer sur des liens. Cependant, les LLMs rencontrent des difficultés quand il s'agit de situations complexes qui demandent de comprendre de longues histoires d'actions et d'observations.

Pour améliorer la navigation web des LLMs, on propose une nouvelle méthode qu'on appelle "hierarchical prompting". Les méthodes de prompting traditionnelles ont tendance à donner au modèle toutes les infos d'un coup, ce qui peut être trop et souvent inclut des détails inutiles. Notre approche condense l'info en une forme plus gérable. Ça permet au modèle de se concentrer sur ce qui est vraiment important quand il faut décider quelle action prendre ensuite.

#Le besoin d'une meilleure navigation sur le web

Dans notre vie quotidienne, on doit souvent prendre des décisions basées sur les infos disponibles. Par exemple, quand on fait du shopping en ligne, un utilisateur pourrait vouloir trouver un produit spécifique, comme une chemise ou un livre. Il doit comprendre quelles étapes suivre en fonction de son objectif et des infos qu'il voit à l'écran. Les LLMs peuvent potentiellement automatiser ce processus avec des commandes en langage naturel, mais ils ont besoin d'aide pour gérer des observations complexes et longues.

#Approches actuelles du prompting

La plupart des méthodes actuelles pour utiliser des LLMs dans des tâches interactives impliquent de fournir plusieurs exemples avant de demander au modèle d'agir. Ces exemples aident à façonner les réponses du modèle, mais ils ne se concentrent pas toujours sur l'optimisation de l'observation d'état. Ça veut dire que même si le modèle peut générer des actions, il peut encore avoir du mal à comprendre les infos qu'il reçoit.

La méthode de "hierarchical prompting" qu'on propose fonctionne en décomposant les tâches en deux parties : résumer les infos pertinentes et prédire la prochaine action.

#Méthode de "Hierarchical Prompting"

#Résumer les observations

La première étape de notre méthode consiste à créer une vue plus significative de la situation actuelle que le modèle doit traiter. On appelle ça le "summarizer". Le summarizer prend une page web complexe et enlève les détails inutiles, ne gardant que les informations importantes qui aident à la prise de décision.

Par exemple, si un utilisateur recherche une petite bouteille de déodorant fruité, le summarizer retirerait des descriptions de produits superflues et des options non pertinentes des résultats de recherche. Ça présente un ensemble plus clair d'options pour que le modèle puisse considérer.

#Prédire les actions

Le deuxième composant de notre méthode est l'actor. L'actor examine les infos résumées et l'historique des actions prises. Sur cette base, il décide quelles actions effectuer ensuite. En simplifiant l'observation, l'actor peut mieux se concentrer sur ce qui compte vraiment quand il prend des décisions.

#Application pratique : Navigation web avec Webshop

Pour tester notre approche de "hierarchical prompting", on a utilisé un scénario réel appelé Webshop. Dans cette configuration, le modèle agit comme un acheteur naviguant sur un site e-commerce qui contient une grande variété de produits. La tâche de l'agent est de trouver et d'acheter des articles en fonction de demandes en langage naturel.

On a constaté que notre méthode améliore significativement le taux de réussite de l'agent pour accomplir ses tâches. En se concentrant sur les informations pertinentes, le modèle s'en sort mieux que d'autres méthodes existantes.

#Résultats des expériences

Dans nos expériences, on a observé que le "hierarchical prompting" entraînait un taux de succès plus élevé dans l'accomplissement des tâches. En particulier, on a mesuré la performance de notre modèle par rapport aux méthodes précédentes et on a constaté qu'il les surpassait de manière significative.

#Gestion des longues histoires

Un des défis clés dans les tâches de prise de décision, c'est de gérer de longues histoires d'actions et d'observations. Notre méthode s'est révélée particulièrement efficace pour maintenir la performance même quand le nombre d'actions augmentait. Par exemple, face à des tâches nécessitant plus de onze étapes, notre modèle a nettement surpassé les autres.

C'était principalement parce que les observations simplifiées aident le modèle à prendre des décisions plus claires sans être alourdi par trop d'infos.

#Réduction des erreurs

Un autre avantage de notre méthode hiérarchique était sa capacité à réduire le nombre d'erreurs commises pendant la tâche. Dans des situations interactives, les LLMs font parfois des erreurs, comme essayer d'effectuer des actions qui ne sont pas valides selon l'état actuel. On a remarqué une baisse considérable de telles erreurs en utilisant notre approche, ce qui montre que moins de bruit dans l'observation mène à moins d'erreurs.

#Importance du contexte pertinent

Notre recherche met en avant l'importance de fournir un contexte pertinent aux LLMs lors de l'exécution des tâches. Quand le modèle reçoit trop d'infos non pertinentes, ça peut le perturber et mener à des conclusions incorrectes. En lui donnant un ensemble d'instructions plus clair et ciblé, on peut l'aider à travailler plus efficacement.

Cette découverte a des implications plus larges dans le domaine de la prise de décision par IA. Ça suggère que simplifier les informations qu'un modèle doit traiter peut conduire à de meilleurs résultats globaux, surtout dans des environnements complexes et variés comme le shopping en ligne.

#Directions futures

La méthode qu'on a introduite n'est que le début de l'exploration de comment le "hierarchical prompting" peut améliorer les tâches de prise de décision. On pense qu'il y a plein de domaines qui peuvent bénéficier de cette approche, notamment ceux impliquant des histoires complexes et de longues observations.

En regardant vers l'avenir, des recherches futures pourraient explorer d'autres améliorations, comme affiner le summarizer ou intégrer d'autres types de données pour enrichir les observations. Il y a aussi du potentiel pour appliquer cette méthode à d'autres domaines où la prise de décision séquentielle est requise, comme le gaming, la robotique ou la résolution de problèmes dans le monde réel.

#Conclusion

Pour résumer, notre recherche propose une nouvelle méthode prometteuse pour améliorer la façon dont les grands modèles de langage naviguent sur le web. En utilisant le "hierarchical prompting", on peut fournir des observations plus ciblées qui améliorent les capacités de prise de décision. Cette approche non seulement améliore les taux de réussite des tâches, mais réduit aussi les erreurs face à des scénarios complexes.

Au fur et à mesure que la technologie évolue, affiner notre interaction avec les systèmes d'IA reste crucial. Notre méthode de "hierarchical prompting" représente une avancée pour rendre les LLMs plus efficaces pour les tâches quotidiennes qui nécessitent une attention particulière et des décisions basées sur de nombreux facteurs. On espère que ce travail inspirera d'autres développements en IA, ouvrant la voie à des systèmes plus intelligents et plus fiables à l'avenir.