而RL-based Agent可以通过与环境的交互来自主学习,无需人工标注的数据。RL-based Agent可以从高维输入中学习复杂的策略,适用于处理复杂的决策类任务,在未知环境中具有适应性。 在ICML'23、NIPS'23和EMNLP'23的录用论文中,我们也注意到了一部分研究利用了RL在环境中探索和学习的能力,以及LLM所具备的丰富世界知识,...
作为斯坦福大学强化学习专业博士,现在创业做Agent的他,抛出了一个巨大的反共识观点: "LLM只是一个翻译官,真正的Agent核心应该是RL。" 等等,这是什么意思? 在2024年,我们见证了GPT-4掀起的Agent热潮。Claude、GPTs、Copilot...几乎所有大公司都在用LLM构建Agent。 但Bill却说,这条路走偏了? 并且,他用自己的技术...
一、前 LLM 时代的 multi-agent 系统 1.1 multi-agent RL 问题建模 1.2 multi-agent RL 求解范式 二、协作型的 multi-agent 系统 2.1 协作机制 2.2 对话系统 2.3 控制系统 三、竞争型的 multi-agent 系统 3.1 竞争型的解释及其与协作型的比较 3.2 典型的竞争型的案例 参考资料 在上一篇关于 RAG 的讨论中已...
•Agent:agent 会根据对环境的观测和感知来输出一个动作,目标是得到更高的 reward。agent 这个概念最早就是来自强化学习。 如果把这里的 agent 主体换成 LLM,那么会在探索的过程中做很多 LLM inference。因此这里RL 在 LLM 中应用的思路本质是用 inference time 换 training time,来解决模型 scale up 暂时边际收...
大家都说 RL 是新方向,那 RL 到底是啥,和 LLM 的关系是什么,又能怎么和 Agent 结合? 这期我们就请到了在 Meta 工作了七年的应用强化学习组负责人朱哲清 Bill,讲一讲他是怎么用一种很新的技术路线来做一种很新的 Agent,并且在电商等领域是如何落地的。
•Agent:agent 会根据对环境的观测和感知来输出一个动作,目标是得到更高的 reward。agent 这个概念最早就是来自强化学习。 如果把这里的 agent 主体换成 LLM,那么会在探索的过程中做很多 LLM inference。因此这里RL 在 LLM 中应用的思路本质是用 inference time 换 training time,来解决模型 scale up 暂时边际收...
看起来就经验和直觉的快速思考与LLM的next token predict在直觉上感觉很类似,慢思考感觉是基于多次LLM next token predict下驱动的Agent或RAG的推理模式,而这本身也是由人类规划、分析、反思等行为通过tokenize prompt来step by step实现的。 第二部分:...
综合上述3种解决思路，设计并最终形成了如下的方案架构，其设计的核心原则是分而治之，封装垂类Agent，横向组装API。分层来看，首先基于大模型服务工具，进行数据处理、数据分类等工作，其次通过百炼平台进行垂类Agent构建，最后，通过百炼API进行多智能体编排组装，且Router Agent做路由。 4、工程链路 整个方案...
通过这个例子我们可以看出,RL 的最终目标其实就是要让机器人(Agent)学会:在一个给定「状态」下,选择哪一个「行为」是最优的。 一种很直觉的思路就是:我们让机器人不断的去玩游戏,当它每次选择一个行为后,如果这个行为得到了「正奖励」,那么下次就多选择这个行为;如果选择行为得到了「负惩罚」,那么下次就少选择...
来自字节跳动 ByteDance Research 的研究人员提出了基于强化学习(Reinforcement Learning, RL)的 LLM Agent 框架 ——AGILE。该框架下,Agent 能够拥有记忆、工具使用、规划、反思、与外界环境交互、主动求助专家等多种能力,并且通过强化学习实现所有能力的端到端训练。尤其值得注意的是,AGILE 框架允许 Agent 在不自信时主...