Introspective Tips: Large Language Model for In-Context Decision Making
论文讨论了使用大型语言模型 (LLM) 进行上下文决策制定的方法。
近年来,大型语言模型 (LLM) 已经在自然语言处理领域产生了重大影响,在多种任务中取得了出色的结果。在这项研究中,作者使用“内省提示”来帮助 LLM 自我优化其决策制定。通过内省地检查轨迹,LLM 生成简洁且有价值的提示,来改进其政策。
这种方法在很少或没有示例的情况下提高了代理的表现,考虑了三个重要场景:从代理过去的经验中学习、集成专家演示,并泛化到不同的游戏。
重要的是,我们实现这些改进并不需要微调 LLM 参数,而是调整提示以概括上述三个场景的洞察力。我们的框架不仅支持,而且强调使用 LLM 进行上下文决策制定的优势。通过超过 100 个 TextWorld 游戏的实验,我们展示了我们的方法的优势。
论文:
//www.aminer.cn/pub/646aecaad68f896efa05a6f6
Generative Agents基于大型语言模型,存储生成代理的自然语言体验记录,并将这些记忆随着时间的推移合成为更高层次的反思,然后动态检索这些反思以规划行为
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