若是把ReAct的方法歸結(jié)為讓智能體
“reason to act”
,,那么下一個方法,即
思維樹
,,則重在讓智能體 “reason to plan”
“reason to plan”
思維樹是把問題表示為在樹結(jié)構(gòu)上的搜索,每個節(jié)點是一個狀態(tài),,代表部分解決方案,,分支對應(yīng)于修改狀態(tài)的操作。
它主要涉及四個問題:
思維分解:將復(fù)雜問題分解為一系列中間步驟,,每個步驟都可以看作是樹的一個節(jié)點,。
思維生成:利用語言模型生成每個節(jié)點的潛在思維,這些思維是解決問題的中間步驟或策略,。
狀態(tài)評估:通過語言模型對每個節(jié)點的狀態(tài)進(jìn)行評估,,判斷其在解決問題中的進(jìn)展和潛力。
搜索算法:采用不同的搜索算法
(如廣度優(yōu)先搜索BFS或深度優(yōu)先搜索DFS)
來探索思維樹,,找到最優(yōu)的解決方案,。
將思維樹應(yīng)用到“24點”游戲中,與此前的思維鏈
(CoT)
相比,,準(zhǔn)確率有了明顯提高,。
至于Language Agents中的最后一個關(guān)鍵技術(shù),即
CoALA
,,則是一種用于組織和設(shè)計語言智能體的概念框架,。
從下面的結(jié)構(gòu)圖來看,它大致分為信息存儲,、行動空間和決策制定三大模塊,。
信息存儲是指語言智能體將信息存儲在多個內(nèi)存模塊中,包括短期工作記憶和長期記憶
(如語義記憶,、情景記憶和程序記憶)
,。
這些內(nèi)存模塊用于存儲不同類型的信息,如感知輸入,、知識、經(jīng)驗等,并在智能體的決策過程中發(fā)揮作用,。
隨著2024年高考落下帷幕,,煙臺市的教育成果再次成為亮點。該市共有13名學(xué)生在全省排名前100,,7名更是闖入前50,,這份驕人的成績映射出煙臺教育的深厚底蘊(yùn)
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