Optimizing Large Language Models for Dynamic Constraints through Human-in-the-Loop Discriminators

📄 arXiv: 2410.15163v2 📥 PDF

作者: Timothy Wei, Annabelle Miin, Anastasia Miin

分类: cs.AI

发布日期: 2024-10-19 (更新: 2024-10-24)

💡 一句话要点

提出人机协作框架以优化大语言模型应对动态约束问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 动态约束 人机协作 性能优化 智能决策

📋 核心要点

  1. 现有方法在处理动态约束时缺乏通用性，往往只能针对特定案例进行微调，难以满足复杂应用需求。
  2. 论文提出了一种人机协作框架，使LLMs能够与系统接口交互并总结约束，从而实现动态优化。
  3. 实验结果显示，框架在一次迭代后，使用人类鉴别器的通过率达7.78%，较基线提升了40.2%。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）在多种实际应用中展现了卓越的能力，但由于当前的文本输入输出模式，LLMs在处理动态和复杂的应用约束时面临挑战。现有的模型微调和基于反思的推理方法往往是针对具体案例进行解决，限制了其通用性。为此，本文提出了一种灵活的框架，使LLMs能够与系统接口交互，总结约束概念，并通过与人类专家的合作持续优化性能指标。以旅行规划代理为例，研究通过评估接口建立约束，利用LLM和人类鉴别器识别关键案例，持续提升代理性能。经过一次迭代，框架在使用人类鉴别器时实现了7.78%的通过率，相较基线提升了40.2%。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大型语言模型在动态和复杂应用约束下的性能优化问题。现有方法如模型微调和反思推理往往局限于特定案例，缺乏灵活性和通用性。

核心思路：提出一种人机协作的灵活框架，使LLMs能够与系统接口进行交互，实时总结约束概念，并与人类专家合作以持续优化性能。这样的设计旨在提高模型在复杂环境中的适应性和效率。

技术框架：整体架构包括三个主要模块：系统接口交互模块、约束概念总结模块和性能优化模块。系统接口用于获取动态约束，约束总结模块负责提炼关键约束信息，而性能优化模块则通过人类和LLM鉴别器的反馈不断调整模型性能。

关键创新：最重要的技术创新在于引入了人机协作的动态优化机制，通过人类鉴别器与LLM的结合，显著提升了模型在复杂约束下的表现。这一方法与传统的单一微调方法本质上不同，强调了实时反馈和适应性。

关键设计：在参数设置上，框架允许灵活调整鉴别器的权重，以平衡人类反馈与模型自我学习的贡献。损失函数设计上，结合了约束满足度和性能指标，确保模型在优化过程中始终关注系统目标。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，框架在一次迭代后，使用人类鉴别器的通过率达7.78%，相较于基线提升了40.2%。同时，使用LLM鉴别器的通过率为6.11%，显示出该框架在动态约束下的有效性和适应性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域广泛，尤其适用于需要实时决策和动态约束管理的场景，如智能旅行规划、自动驾驶、智能客服等。通过与人类专家的协作，模型能够在复杂环境中持续学习和优化，提升实际应用的效果和用户体验。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) have recently demonstrated impressive capabilities across various real-world applications. However, due to the current text-in-text-out paradigm, it remains challenging for LLMs to handle dynamic and complex application constraints, let alone devise general solutions that meet predefined system goals. Current common practices like model finetuning and reflection-based reasoning often address these issues case-by-case, limiting their generalizability. To address this issue, we propose a flexible framework that enables LLMs to interact with system interfaces, summarize constraint concepts, and continually optimize performance metrics by collaborating with human experts. As a case in point, we initialized a travel planner agent by establishing constraints from evaluation interfaces. Then, we employed both LLM-based and human discriminators to identify critical cases and continuously improve agent performance until the desired outcomes were achieved. After just one iteration, our framework achieved a $7.78\%$ pass rate with the human discriminator (a $40.2\%$ improvement over baseline) and a $6.11\%$ pass rate with the LLM-based discriminator. Given the adaptability of our proposal, we believe this framework can be applied to a wide range of constraint-based applications and lay a solid foundation for model finetuning with performance-sensitive data samples.