随着人工智能技术的不断发展,强化学习和大语言模型在近年来备受关注。然而,当这两项技术相结合时,会产生哪些新火花呢?来自香港中文大学(深圳)的团队调研了130余篇大语言模型及视觉-语言模型(VLM)在辅助强化学习(LLM-enhanced RL)方面的最新研究进展,形成了该领域的综述,为您详细LLM增强强化学习(LLM-enhanced RL)。...
摘要: 大语言模型(LLMs)具有广泛的预训练知识和高级通用能力,在多任务学习、样本效率和任务规划等方面成为增强强化学习(RL)的一个前景广阔的途径。在这份调查报告中,我们全面回顾了$textit{LLM-enhanced RL}$的现有文献,并总结了其与传统RL方法相比的特点,旨在明确未来的研究范围和方向。利用经典的代理-环境交互范式...
竞技场模式允许多个候选模型通过两两对比(pairwise battle)的方式进行评估,并可以选择借助AI Enhanced Auto-Reviewer(AAR)自动评估流程或者人工评估的方式,最终得到评估报告,流程示例如下: 环境准备 代码语言:javascript 复制 a. 数据准备,questions data格式参考:llmuses/registry/data/question.jsonl b. 如果需要使用自...
我们的研究结果表明，DAAG框架能够提升奖励检测器的学习能力、转移过去的经历并掌握新任务，这些都是开发高效长期学习代理的关键能力。补充材料和可视化信息可在我们的网站获取：我们的网站论文原文: https://arxiv.org/pdf/2407.207983. Futga: Towards Fine-grained Music Understanding through Temporally-enhanced ...
Efficient fine-tuning enhanced quantization是提升量化LLM一个较好的方法 开源量化库: Bitsandbytes GPTQ-for-LLaMA AutoGPTQ llama.cpp 利用 In-Context Learning In-Context Learning(ICL)的prompt由任务描述和若干个QA示例(demonstration)组成,LLM可以识别这些内容并理解,无需进行梯度更新(区别于instruction tuning)就...
RL agents, when augmented with human or large language models' (LLMs) feedback, may exhibit resilience and adaptability, leading to enhanced performance and accelerated learning. Such feedback, conveyed through various modalities or granularities including natural language, serves as a guide for RL ...
Release prompts and codes for training the model with Visual Genome caption dataset Release enhanced scene graph datasets of Visual Genome caption condacreate-nllm4sggpython=3.9.0-ycondaactivatellm4sggpipinstalltorch==1.10.0+cu111torchvision==0.11.0+cu111torchaudio==0.10.0-fhttps://download.pytorc...
性能对比:使用一个2万亿标记的数据库,Retrieval-Enhanced Transformer(RETRO)在The Pile上的表现与GPT-3和Jurassic-1相当,尽管参数减少了25%。图15展示了RETRO结合了冻结的Bert检索器、可微编码器和块状交叉注意力机制来预测基于比训练期间消耗的数据量多一个数量级的标记。
which excels at handling sequential data like text input. LLMs consist of multiple layers of neural networks, each with parameters that can be fine-tuned during training, which are enhanced further by a numerous layer known as the attention mechanism, which dials in on specific parts of data ...
FINMEM: A PERFORMANCE-ENHANCED LLM TRADING AGENT WITH LAYERED MEMORY AND CHARACTER DESIGNhttps://github.com/pipiku915/FinMem-LLM-StockTrading FinMeM是使用文本模态信息,通过差异化召回不同时效性,重要性,相关性的不同金融市场信息,通过微调让模型学习个股交易决策型Agent ...