TRADの紹介: LLMの意思決定の新しい方法
TRADはエージェントがより良い判断をするために、例の選び方や使い方を改善するんだ。
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大規模言語モデル（LLM）は、質問に答えたり、オンラインショッピングをしたり、インターネットをブラウジングしたりするなど、さまざまなタスクで広く使われてるんだ。彼らは幅広い知識とテキストの理解と生成のスキルが評価されてる。多くのLLMベースのエージェントが異なる連続的意思決定タスクに取り組むために作られていて、その中にはたくさんの例から学ぶものもあれば、少数の例を使って追加のトレーニングなしに行動するものもある。この論文では、TRADっていう新しい方法を紹介していて、これがエージェントが例を選んで使う方法を改善するんだ。
課題
LLMの進歩にもかかわらず、意思決定を助けるために適切な例を見つけるのは難しいことがある。エージェントが過去の経験から例を使うとき、時々関連性のない例を取り出しちゃって、混乱や間違いを引き起こすことがある。また、エージェントが受け取る入力が長すぎることもあって、重要な詳細や情報を見逃すことがあるんだ。
TRADフレームワーク
TRADという新しいフレームワークを紹介するよ。これは「Thought Retrieval and Aligned Decision」の略で、エージェントがベストな例をより効果的に選べるように助けるんだ。TRADは二段階のアプローチを採用してる。
思考の取得：このステップでは、エージェントが現在のタスクについて考えたことに基づいて最も役立つ例を選ぶ。つまり、エージェントが何が必要かを特定して、そのニーズに合った例を探すってこと。
整列した意思決定：正しい例を取得した後、エージェントは追加のコンテキストを使ってより良い予測をする。このコンテキストには、現在のステップの前後の情報が含まれてる。
このアプローチを使うことで、TRADは無関係なノイズを減らして全体的なパフォーマンスを向上させることを目指してるんだ。
TRADの主な特徴
TRADには、既存の方法と区別するいくつかの独自の特徴があるよ。
思考の取得
TRADの最初の特徴は、エージェントがタスクを実行するために必要な本質を捉えた思考を取得できること。過去の経験のコレクションに頼るのではなく、TRADは現在の状況を処理して、関連する例の取得を導く思考を生成する。これによって、使う例がエージェントの現在の目標にしっかり合ったものになるんだ。
整列した意思決定
二つ目の特徴は、取得した例の周りの追加のコンテキストを提供すること。単なる一つの例を見るのではなく、TRADはその例を取り囲む行動の連続を考慮する。これによって、エージェントは次に何をすべきかだけでなく、その行動が以前の行動とどう関連しているのかも理解できるようになる。
実験
TRADの効果を試すために、二つの異なる環境で実験を行ったよ：ALFWorldとMind2Web。これらの環境は、エージェントが例に基づいて情報に基づいた意思決定を行う必要があるさまざまな課題を提供する。
ALFWorld
ALFWorldは、エージェントが特定の目標を達成するために家庭環境をナビゲートするテキストベースのタスクから成り立ってる。タスクには、場所に移動するような簡単なものから、複数のステップや意思決定が必要な複雑なものまであるよ。
テストでは、TRADが伝統的なモデルを常に上回り、平均成功率が96.77%に達した。この改善は、TRADが効果的に有用な例を取得し、意思決定に必要なコンテキストを提供できることを確認してる。
Mind2Web
Mind2Webはウェブナビゲーションタスクに焦点を当てていて、エージェントはウェブサイトを探索して情報を収集する必要がある。この環境は、ウェブサイトの複雑さやタスクの変動性のために特に難しい。TRADは、SynapseやReActのような既存のモデルと一緒にテストされた。さまざまなクロスドメインのタスクで、TRADは優れたパフォーマンスを示し、複雑でダイナミックなシナリオで適応して成功する能力を示したんだ。
実世界での応用
実験環境を超えて、TRADは大手保険会社内の実世界の設定でも展開された。目的は、オンラインフォームの記入や情報の取得など、特定のオフィスタスクを自動化することだった。
実際の応用においても、TRADはその効果を維持し、さまざまなタスクで成功率が大幅に向上した。この展開は、実世界の業務におけるフレームワークの有用性をさらに検証し、実験環境で見られた利点が実際のシナリオにも適用できることを示したんだ。
限界
TRADには多くの強みがあるけど、その限界も認識することが重要だよ。TRADの意思決定の正確さは、現在の状態から生成される思考の質に影響される。もし思考が不明瞭または不正確だと、エージェントは適切な例を取得するのに苦労するかもしれない。
さらに、TRADは必要なコンテキストを提供しながら無関係な情報を避けることを目指してるけど、どれだけコンテキストを使うかにはトレードオフがある。コンテキストが多すぎると、意思決定を混乱させるノイズを生むことがあるんだ。
未来の方向性
今後は、TRADを改善するための有望な道があるね。生成される思考の質を向上させることに集中すれば、より良い取得結果や全体的な効果につながるかもしれない。さらに、現在の状態のより正確な抽象を得るための先進的な技術を取り入れることで、エージェントのパフォーマンスをさらに向上させることができるかもしれない。
TRADとより洗練された計画や推論の方法を組み合わせることで、継続的な改善の道が示唆される。TRADの適応性のある性質は、LLMの分野での他の進展と統合できる可能性があり、複雑な意思決定タスクのためのさらに強力なエージェントを生み出すことができるかもね。
結論
TRADは、LLMエージェントが連続的意思決定タスクに取り組む方法において重要な進歩を示してる。思考の取得プロセスを通じてデモンストレーションの選択と整列を改善することで、TRADはエージェントが情報に基づいた意思決定をする能力を高めるんだ。このフレームワークは、制御された環境でも実世界の応用でもその価値を示していて、この分野での将来の発展に強固な基盤を提供することを示唆してる。継続的な研究と探求を通じて、TRADは既存の課題に対処し、ますます複雑なタスクの要求に適応することができるようになるだろう。
タイトル: TRAD: Enhancing LLM Agents with Step-Wise Thought Retrieval and Aligned Decision
概要: Numerous large language model (LLM) agents have been built for different tasks like web navigation and online shopping due to LLM's wide knowledge and text-understanding ability. Among these works, many of them utilize in-context examples to achieve generalization without the need for fine-tuning, while few of them have considered the problem of how to select and effectively utilize these examples. Recently, methods based on trajectory-level retrieval with task meta-data and using trajectories as in-context examples have been proposed to improve the agent's overall performance in some sequential decision making tasks. However, these methods can be problematic due to plausible examples retrieved without task-specific state transition dynamics and long input with plenty of irrelevant context. In this paper, we propose a novel framework (TRAD) to address these issues. TRAD first conducts Thought Retrieval, achieving step-level demonstration selection via thought matching, leading to more helpful demonstrations and less irrelevant input noise. Then, TRAD introduces Aligned Decision, complementing retrieved demonstration steps with their previous or subsequent steps, which enables tolerance for imperfect thought and provides a choice for balance between more context and less noise. Extensive experiments on ALFWorld and Mind2Web benchmarks show that TRAD not only outperforms state-of-the-art models but also effectively helps in reducing noise and promoting generalization. Furthermore, TRAD has been deployed in real-world scenarios of a global business insurance company and improves the success rate of robotic process automation.
著者: Ruiwen Zhou, Yingxuan Yang, Muning Wen, Ying Wen, Wenhao Wang, Chunling Xi, Guoqiang Xu, Yong Yu, Weinan Zhang
最終更新: 2024-03-10 00:00:00
言語: English
ソースURL: https://arxiv.org/abs/2403.06221
ソースPDF: https://arxiv.org/pdf/2403.06221
ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
変更点: この要約はAIの助けを借りて作成されており、不正確な場合があります。正確な情報については、ここにリンクされている元のソース文書を参照してください。
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