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...
•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...
agent就是执行这个过程的实体，llm就是agent的大脑，类似rl里学习到的策略。
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:...
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...
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。
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...
因此,引入了诸如AI反馈强化学习和直接偏好优化(DPO)之类的替代方案来缓解这些限制。 总结 本文简单介绍了六种基本的LLM定制策略,包括提示工程、解码策略、RAG、Agent、微调和RLHF。希望这对你理解每种策略的优缺点以及如何根据实际应用场景实施这些策略有所帮助。
超参数科技的分层架构不仅实现了算法突破,更通过深度理解玩家需求,将 AI 技术无缝融入游戏生态。其 "填充 GAME Agent" 与 "新手关怀 GAME Agent" 双重机制,使匹配等待时间缩短 6.7 秒、玩家留存率提升 6%、日均活跃用户增长超 10%。 这些数据证明,AI 已从单纯的技术展示,进化为可量化的体验增强工具 —— 既能...