Adapting LLM Agents with Universal Feedback in Communication

📄 arXiv: 2310.01444v3 📥 PDF

作者: Kuan Wang, Yadong Lu, Michael Santacroce, Yeyun Gong, Chao Zhang, Yelong Shen

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2023-10-01 (更新: 2024-04-14)

备注: Preprint

💡 一句话要点

提出LTC方法以优化LLM代理的反馈学习

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 反馈学习 多代理系统 策略更新 通用缓冲区

📋 核心要点

  1. 现有方法在LLM代理的训练中缺乏有效的反馈机制，难以同时处理语言和非语言信号。
  2. 论文提出的LTC方法通过设计通用缓冲区和迭代管道，优化了LLM代理的策略更新和反馈学习。
  3. 在四个数据集上，LTC方法的表现超越了传统的监督微调方法，提升幅度在3.6%至12%之间。

📝 摘要（中文）

近年来，大型语言模型（LLMs）的进展显示了其在代理系统中的潜力。为促进这些代理在语言反馈和非语言奖励信号下的训练，本文提出了通过沟通学习（LTC）的方法。我们设计了一个通用缓冲区来存储所有反馈，并建立了一个迭代管道，使LLM代理能够在特定环境中探索和更新其策略。为了优化代理在任务特定学习中的互动，我们引入了针对单代理和多代理环境的多样化沟通模式。通过在四个不同数据集上的评估，LTC方法在性能上超越了监督指令微调基线3.6%至12%。这些结果突显了LTC在促进LLM代理在线适应中的多样性和效率。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决LLM代理在训练过程中对反馈信号的有效利用问题。现有方法往往无法同时处理语言反馈和非语言奖励，导致学习效率低下。

核心思路：LTC方法通过引入通用缓冲区和迭代管道，使LLM代理能够在多样化的环境中进行有效的策略探索和更新，从而提升学习效果。

技术框架：整体架构包括一个通用缓冲区用于存储反馈信息，以及一个迭代管道用于策略更新。该框架支持单代理和多代理环境下的多样化沟通模式。

关键创新：LTC方法的核心创新在于其通用缓冲区的设计和多样化的沟通模式，这使得代理能够更灵活地适应不同的学习任务，与现有方法相比具有更高的适应性和效率。

关键设计：在设计中，LTC方法采用了特定的损失函数来平衡语言和非语言反馈的影响，并通过参数调优来优化代理的学习过程。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，LTC方法在四个数据集上均表现优异，相较于传统的监督指令微调基线，性能提升幅度在3.6%至12%之间，显示出其在多样化任务中的有效性和适应性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能助手、自动化客服和多智能体系统等。通过提升LLM代理的学习能力，LTC方法能够在复杂环境中实现更高效的任务执行，具有广泛的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Recent advances in large language models (LLMs) have demonstrated potential for LLM agents. To facilitate the training for these agents with both linguistic feedback and non-linguistic reward signals, we introduce Learning through Communication (LTC). We design a universal buffer to store all the feedback, and an iterative pipeline to enable an LLM agent to explore and update its policy in an given environment. To optimize agent interactions for task-specific learning with our universal buffer and pipeline, we introduce diverse communication patterns tailored for both single-agent and multi-agent environments. We evaluate the efficacy of our LTC approach on four diverse datasets: ALFWorld (single-agent), HotpotQA (multi-agent collaboration), Chameleon (multi-agent competition), and GSM8k (multi-agent teacher-student). On these data sets, LTC outperforms the supervised instruction fine-tuning baselines by 3.6% to 12%. These results highlight the versatility and efficiency of LTC in facilitating online adaptation for LLM agents.