最终,反思技术为解锁AI的全部潜力提供了一个有前景的途径,使其能够处理传统上由人类智能处理的复杂任务和挑战。 原文章:https://www.promptengineering.org/reflexion-an-iterative-approach-to-llm-problem-solving/
前文《[LLM-Agents]万字长文深度解析Agent反思工作流框架Reflexion上篇:安装与运行》我们已经介绍了 Reflexion 框架的背景知识、数据集以及安装运行方法。在本文中,我们将深入探讨 Agent 的具体运行细节。 上篇讲到agent.run(reflect_strategy=strategy),我们知道agent是ReactReflectAgent类的实例,而ReactReflectAgent继承自Re...
Jarlene:LLM As Agents(1):self-refine Jarlene:LLM As Agents(2):ReAct Jarlene:LLM As Agents(3):RAP Jarlene:LLM As Agents(5):Retroformer 〇、简介 Reflexion是配备动态记忆和自我反思能力以提高推理技能的框架,它与self-Refine不同,self-Refine只是具有迭代能力。 不具备动态记忆和自我反思的能力。它与ReAc...
本文之前,ReAct、Toolformer、HuggingGPT 等工作已经实现了结合环境交互和内部思考推理的 LLM agent,但是这些方法都还无法有效地通过试错进行学习。这本质是因为这些方法不包含 “学习” 过程,模型的 “工作记忆” 仅存在于其上下文内,而每次 rollout 都会清空上下文,因此以轨迹为单位的交互过程没有对 agent 产生任何影响...
评估者(Evaluator):主要作用是对参与者的输出进行评价。具体来说,它将生成的轨迹(也被称作短期记忆)作为输入并输出奖励分数。根据人物的不同,使用不同的奖励函数(决策任务使用LLM和基于规则的启发式奖励)。 自我反思(Self-Reflection):由大语言模型承担,能够为未来的试验提供宝贵的反馈。自我反思模型利用奖励信号、当前...
评估者(Evaluator):主要作用是对参与者的输出进行评价。具体来说,它将生成的轨迹(也被称作短期记忆)作为输入并输出奖励分数。根据人物的不同,使用不同的奖励函数(决策任务使用LLM和基于规则的启发式奖励)。 自我反思(Self-Reflection):由大语言模型承担,能够为未来的试验提供宝贵的反馈。自我反思模型利用奖励信号、当前...
大型语言模型(LLMs)越来越多地被用于与外部环境(如游戏、编译器、APIs)互动作为目标驱动的代理。但是,这些语言代理很难快速有效地从试验和错误中学习,因为传统的强化学习方法需要大量的训练样本和昂贵的模型微调。论文提出了一个名为"Reflexion"的框架,该框架旨在增强语言代理的能力,不是通过更新权重,而是通过语言反馈...
虽然我们为 LLM 赋予了不同的模式名称,但我们希望它们都路由到同一个工具。 第四步构建Graph 下面,我们构建流程图,将Responder、Revisor、工具等节点添加进来,循环执行并输出结果。 以上内容就是Reflexion的核心思想,其实完整的Reflexion框架要比上文介绍的更复杂,包括Actor、Evaluator和self-Reflection三块,上文的内容...
Large language models (LLMs) have been increasingly used to interact with external environments (e.g., games, compilers, APIs) as goal-driven agents. However, it remains challenging for these language agents to quickly and efficiently learn from trial-and-error as traditional reinforcement learning...
Self-reflection是一个LLM,主要作用是将Evaluator的打分转换成更细致的语言反馈(by generating verbal self-reflections to provide valuable feedback for future trials)。同时这个反馈也存到memory中,这个被称为long-term memory. 整个reflexion的过程是一个迭代优化的过程。Actor和环境交互得到轨迹,Evaluator给轨迹打分,...