本文是LLM系列文章，針對(duì)《LARGE LANGUAGE MODEL AS AUTONOMOUS DECISION MAKER》的翻譯。
摘要
盡管大型語言模型（LLM）表現(xiàn)出令人印象深刻的語言理解和上下文學(xué)習(xí)能力，但在解決現(xiàn)實(shí)世界任務(wù)時(shí)，它們的決策能力仍然嚴(yán)重依賴于特定任務(wù)專家知識(shí)的指導(dǎo)。為了釋放LLM作為自主決策者的潛力，本文提出了一種JUDEC賦予LLM自我判斷能力的方法，使LLM能夠?qū)崿F(xiàn)自主判斷和決策探索。具體來說，在JUDEC中，基于Elo的自我判斷機(jī)制被設(shè)計(jì)為將Elo分?jǐn)?shù)分配給決策步驟，通過兩個(gè)解決方案之間的成對(duì)比較來判斷其價(jià)值和效用，然后相應(yīng)地引導(dǎo)決策搜索過程走向最優(yōu)解決方案。ToolBench數(shù)據(jù)集的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，JUDEC優(yōu)于基線，在不同任務(wù)上的通過率提高了10%以上。它提供更高質(zhì)量的解決方案并降低成本（ChatGPT API調(diào)用），突出了其有效性和效率。文章來源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-686101.html
1 引言
2 前言
3 任務(wù)形式化
4 方法
5 實(shí)驗(yàn)
6 相關(guān)工作
7 結(jié)論
在這項(xiàng)工作中，我們引入了一種新的方法JUDEC，使大型語言模型（LLM）能夠在不同的現(xiàn)實(shí)世界任務(wù)中作為自主決策者，而不需要特定任務(wù)的專家知識(shí)?；贓lo的自我判斷機(jī)制的引入增強(qiáng)了LLM對(duì)決策步驟的自我判斷，并指導(dǎo)決策探索過程。在ToolBench數(shù)據(jù)集上進(jìn)行的大量實(shí)驗(yàn)已經(jīng)證實(shí)了JUDEC的有效性，它通過顯著提高通過率和產(chǎn)生更高質(zhì)量的解決方案而優(yōu)于基線方法。此外，LLM API調(diào)用的減少顯示了我們方法的效率提高。通過賦予LLM自主決策能力，我們的工作為其在現(xiàn)實(shí)世界場景中的更廣泛應(yīng)用鋪平了道路，消除了對(duì)特定任務(wù)知識(shí)的依賴。文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-686101.html
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