做agent工作一定会看到 ReAct,SelfASk等 范式相关工作,其中ReAct 范式具有影响力的一篇文章: ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models 原文链接: https://ar5iv.labs.arxiv.org/html/2210.03629ar5iv.labs.arxiv.org/html/2210.03629 论文创新点是,使用LLMs 以交互式生成 方式 依次进行...
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 ...
提出了一种新的方法——ReAct,它是一种 prompt-based 范式,旨在结合大型语言模型的推理(reasoning)和行动(acting)能力,以解决各种语言理解和决策制定任务。ReAct 通过生成推理痕迹和任务特定行动,并在执行任务时进行动态推理和从外部环境中获取信息。 展示了ReAct 在多个任务上的有效性,包括 HotpotQA、Fever、ALFWorld...
ReAct:结合推理(COT)和行动(动作生成)。 ReAct 主要内容 将COT方法与ACT方法结合起来,引入了 ReAct,这是一种新的基于提示的范式,旨在将推理和行动在语言模型中协同起来,以解决通用任务。 展示了在少样本学习设置中,ReAct 相较于仅进行推理或动作生成的先前方法的优势。 系统的消融实验和分析,以理解在推理任务中...
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...
在知识密集型推理(KNOWLEDGE-INTENSIVE REASONING TASKS)任务中,ReAct表现接近COT,远优于Standard,最好的是COT-SC + ReAct: COT中幻觉严重、插入推理和Action之后的结果提升了真实性但限制了推理步骤的灵活性、搜索到有用信息对ReAct至关重要。 ReAct和Act finetune效果最好,且有扩展性: ...
GPT-3 prompting code for ICLR 2023 paper ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models. To use ReAct for more tasks, consider trying LangChain's zero-shot ReAct Agent. Setup You need to first have an OpenAI API key and store it in the environment variable OPENAI_API_KEY (see...
本文研究了通过结合推理和行动来解决语言理解和决策问题的Synergizing Reasoning and Acting(ReAct)方法。该方法促使语言模型生成既包含推理又包含行动的推理轨迹,并通过与外部环境的交互来获取额外信息。通过在四个不同任务上的实验验证,ReAct方法展示了其在语言推理和决策问题上的有效性,并且在改善人类可解释性和信任度方...
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?(不懂prompting和finetuning实验的区别?) 3.ReAct和CoT的对比 4.CoT幻觉严重 5.行动和观察提升了ReAct的明智性groundedness和可信度trustworthiness,但是也减少了形成推理的灵活性,使得ReAct的准确度反而不...
GPT-3 prompting code for ICLR 2023 paperReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models. To use ReAct for more tasks, consider tryingLangChain's zero-shot ReAct Agent. Setup You need to first have an OpenAI API key and store it in the environment variableOPENAI_API_KEY(seehere)...