Introspective Tips: Large Language Model for In-Context Decision Making
論文討論了使用大型語言模型 (LLM) 進行上下文決策製定的方法。
近年來,大型語言模型 (LLM) 已經在自然語言處理領域產生了重大影響,在多種任務中取得了出色的結果。在這項研究中,作者使用“內省提示”來幫助 LLM 自我優化其決策製定。通過內省地檢查軌跡,LLM 生成簡潔且有價值的提示,來改進其政策。
這種方法在很少或沒有示例的情況下提高了代理的表現,考慮了三個重要場景:從代理過去的經驗中學習、集成專家演示,並泛化到不同的遊戲。
重要的是,我們實現這些改進並不需要微調 LLM 參數,而是調整提示以概括上述三個場景的洞察力。我們的框架不僅支持,而且強調使用 LLM 進行上下文決策製定的優勢。通過超過 100 個 TextWorld 遊戲的實驗,我們展示了我們的方法的優勢。
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論文: https://www.aminer.cn/pub/646aecaad68f896efa05a6f6
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基礎篇分析世界主要國家的智能製造發展戰略和國際標準化組織的智能製造標準化現狀;發展篇根據各個階段的工作重點和標誌性成果將我國智能製造標準化工作劃分為探索期
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