LLM大模型ReAct提示工程详解【2024】 普林斯顿大学的教授和谷歌的研究人员最近发表了 一篇论文,描述了一种新颖的提示工程方法,该方法使大型语言模型(例如 ChatGPT)能够在模拟环境中智能地推理和行动。 这种 ReAct 方法模仿… 汇智网 LLM Agent设计模式 - ReWOO 核动力蜗牛发表于AI纵贯线 如何理解LLM Agent中的ReAct模...
原文发表于ICLR 2023,本文为实现llm agent的经典文章之一 原文链接: https://openreview.net/pdf?id=WE_vluYUL-Xopenreview.net/pdf?id=WE_vluYUL-X 1. Motivation 作者们注意到,尽管LLMs在理解和生成方面表现出色,但它们在推理和行动方面的能力通常是分开研究的。他们提出,通过交互式的方式生成推理痕迹(re...
agent_cls = AGENT_TO_CLASS[AgentType.ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION ]agent = agent_cls.from_llm_and_tools(llm, tools)chain = AgentExecutor.from_agent_and_tools(agent, tools, return_intermediate_steps=True)output = chain("昨日A股市场涨幅最高的板块成交量多少") #chain.run不能返回中间结果,直接调...
AI Agent也就是AI智能体,是通过把大模型作为“大脑”,通过利用大模型的推理和规划能力,然后调用外部工具来完成复杂任务的一种方式。 简单来说,Agent就是一种让大模型自己思考和分析问题,选择合适的工具,最终解决问题的一种方法,其背后原理就来自于ReAct。 ReAct是Reasoning And Acting的缩写,意思是LLM可以根据逻辑推...
论文证明：带有AI反馈的类似ReST方法，可以有效地应用于多步推理LLM agent。这是一种相对简单高效迭代构建高质量合成数据的方式，来实现agent自我改进；此外，这种质量越来越高的数据可以同时用于将多步agent蒸馏成几个数量级较小的模型，同时大部分保留了教师大模型的性能。二、论文的简单介绍 对于许多简单的自然语言...
AI Agent也就是AI智能体,是通过把大模型作为“大脑”,通过利用大模型的推理和规划能力,然后调用外部工具来完成复杂任务的一种方式。 简单来说,Agent就是一种让大模型自己思考和分析问题,选择合适的工具,最终解决问题的一种方法,其背后原理就来自于ReAct。 ReAct是Reasoning And Acting的缩写,意思是LLM可以根据逻辑推...
本文研究开展于 2022 年,当时 GPT3 已经发布了一段时间,研究人员注意到 LLM 在 CoT 技巧加持下展现出良好的自回归推理能力(称之为仅推理reasoning-only范式);同时,一些用预训练模型作为 agent 的初步研究也验证了 LLM 在各种互动环境中进行规划和行动的能力(仅行动acting-only范式)。但是,当时具有良好推理能力的标...
首先是我们赋能模型,如果说LLM是大脑,那Agent提供了手脚和感官 感官:获取真实世界的信息,包括实时信息像天气情况,金融市场,交通状况;包括私有信息例如用户个人数据;包括多模态信息像声音和图像 手脚:获得和真实世界交互的能力,例如运行python脚本,调用搜索引擎,预定机票酒店。
Agent是大模型的重要应用方向,而ReACT是学术界提出的重要方法,本文介绍ReACT论文,然后通过llama_index ReActAgent来分析ReACT的执行过程。 ReACT 《REACT: SYNERGIZING REASONING AND ACTING IN LANGUAGE MODELS》,由Shunyu Yao等人撰写,发表在2023年的ICLR会议上。论文探讨了如何在大型语言模型(LLMs)中结合推理(reasoning...
OpenAI应用研究主管LilianWeng写的LLM Powered Autonomous Agents把人工智能代理(AI Agent)分成了以下3个部分:规划模块,工具调用模块和记忆模块。 之后几章我们会聊到AI代理方案的主要差异也在这三个方向 规划:如何对问题进行拆解得到解决路径,既模型推理步骤