包括在他X主頁中的簡介,,第一句話上來也是Language Agents:
而這,,也正是他博士畢業(yè)論文的題目:
Language Agents: From Next-Token Prediction to Digital Automation
。
Language Agents,,即
語言智能體
,,是姚順雨提出來了一種新的智能體類別。
和傳統(tǒng)智能體不同的是,,這種方法是將語言模型用于智能體的推理和行動,,主打一個讓它們實現(xiàn)
數(shù)字自動化
(Digital Automation)
。
至于具體的實現(xiàn)方法,,則有三個關(guān)鍵技術(shù)
(均有獨立的論文)
,,它們分別是:
ReAct
:一種將推理和行動相結(jié)合的方法,,通過語言模型生成推理軌跡和行動,來解決各種語言推理和決策任務(wù),。
思維樹
:一種基于樹搜索的方法,,通過生成和評估多個思維路徑來解決復(fù)雜問題,提高語言模型的推理能力,。
CoALA
:一個概念框架,,用于組織和設(shè)計語言代理,包括內(nèi)存,、行動空間和決策制定等方面,。
以ReAct為例,研究是將語言模型的動作空間擴(kuò)充為動作集和語言空間的并集,。
語言空間中的動作
(即思維或推理軌跡)
不影響外部環(huán)境,,但能通過對當(dāng)前上下文的推理來更新上下文,可以支持未來的推理或行動,。
例如在下圖展示的對話中,,采用ReAct的方法,可以引導(dǎo)智能體把“產(chǎn)生想法→采取行動→觀察結(jié)果”這個過程進(jìn)行循環(huán),。
如此一來,,便可以結(jié)合推理的軌跡和操作,允許模型進(jìn)行動態(tài)的推理,,讓智能體的決策和最終結(jié)果變得更優(yōu),。
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