发表在2023 ICLR的论文“React: Synergizing Reasoning And Acting In Language Models“,是普林斯顿大学和谷歌的工作。 摘要:虽然大型语言模型(LLM)在语言理解和交互式决策方面的任务中表现出印象深刻的表现,但推理能力(例如思维链提示)和动作能力(例如动作规划生成)主要作为单独的主题进行研究。本文探讨LLM的使用,以插入...
使用大语言模型最困难的事情是让它们做你希望它们做的事情。在一篇知名的 ReACT 研究论文《SYNERGIZING REASONING AND ACTING IN LANGUAGE MODELS》中,作者提出了以下的观点: 在人类从事一项需要多个步骤的任务时,而步骤和步骤之间,或者说动作和动作之间,往往会有一个推理过程。 我们以开车为例,在开车之前,我们会检查...
其中reasoning作为推理模块,帮助模型归纳,跟踪和更新动作规划,acting和环境交互收集更多信息(reasoning traces help the model induce, track, and update action plans as well as handle exceptions, while actions allow it to interface with and gather additional information from external sources such as knowledge ...
对于reasoning数据集,benchmark数据有响应变量 思维链: observation的概念是什么? 在概念上理解为环境条件,但是实现时发现是作为LLM的语言输出。 论文的观点:结合推理和行动可以得到更优的效果 分论点: 1.推理reasoning对于行动acting的指导作用(在推理任务上ReAct优于Act) 2.reasoning对于more informed acting的作用?(不...
今天我们介绍一篇论文《REACT: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models》,它是来自谷歌研究院和普林斯顿大学的一组研究人员在探索了在语言模型中结合推理和行为的潜力后发布的结果。虽然大型语言模型(LLM)推理(思维链提示)和行动(行动计划生成)的能力已经作为单独的主题进行了研究,但这是第一次将这两种能力...
今天分享一篇普林斯顿大学和Google Research, Brain Team合作的一篇文章,REAC T: SYNERGIZING REASONING AND ACTING IN LANGUAGE MODELS[1]:在语言模型中协同Reasoning推理和Action行动。 其在大语言模型中将Thought推理过程和Action行动结合,一方面可以通过Action从外部获取额外信息,另一方面可以通过Thought过程,细化任务,搜索有...
论文速览【LLM-agent】——【ReAct】Synergizing Reasoning and Acting in Language Models,本文介绍LLM-agent领域的经典方法ReAct,它将LLM的自然语言推理能力和动作生成能力结合,使其同时适用于各类NLP和控制任务,并起到1+1>2的效果
简介 使用大语言模型最困难的事情是让它们做你希望它们做的事情。在一篇知名的 ReACT 研究论文《SYNERGIZING REASONING AND ACTING IN LANGUAGE MODELS》中，作者提出了以下的观点：在人类从事一项需要多个步骤的任务时，而步骤和步骤之间，或者说动作和动作之间，往往会有一个推理过程。我们以开车为例，在开车之前，我们...
使用大语言模型最困难的事情是让它们做你希望它们做的事情。在一篇知名的 ReACT 研究论文《SYNERGIZING REASONING AND ACTING IN LANGUAGE MODELS》中,作者提出了以下的观点: 在人类从事一项需要多个步骤的任务时,而步骤和步骤之间,或者说动作和动作之间,往往会有一个推理过程。
使用大语言模型最困难的事情是让它们做你希望它们做的事情。在一篇知名的 ReACT 研究论文《SYNERGIZING REASONING AND ACTING IN LANGUAGE MODELS》中,作者提出了以下的观点: 在人类从事一项需要多个步骤的任务时,而步骤和步骤之间,或者说动作和动作之间,往往会有一个推理过程。