AutoGuide: Bridging Knowledge Gaps for LLM Agents with State-Aware Guidelines

Conceitos Básicos

AutoGuide introduces state-aware guidelines to enhance decision-making for LLM agents by leveraging offline experiences.

Resumo

• Large language models (LLMs) face limitations in understanding the world, especially in domains lacking sufficient knowledge.
• AutoGuide extracts state-aware guidelines from offline data to bridge knowledge gaps and improve decision-making.
• State-aware guidelines are concise, natural language expressions that provide relevant knowledge for an agent's current state.
• AutoGuide outperforms competitive baselines in sequential decision-making benchmarks.
• The framework consists of a state summarization module and a guideline extraction module.
• Evaluation on ALFWorld, WebShop, and WebArena benchmarks demonstrates the effectiveness of AutoGuide.

Estatísticas

大規模言語モデル（LLM）の主な制限は、世界を理解することであり、特に十分な知識がない領域では困難を引き起こす。
AutoGuideはオフラインデータから状態に注意したガイドラインを抽出し、知識のギャップを埋め、意思決定を改善する。
状態に注意したガイドラインは簡潔で自然な言語表現であり、エージェントの現在の状態に関連する有用な知識を提供する。
AutoGuideはシーケンシャル意思決定のベンチマークで競合ベースラインを大幅に上回る。

Citações

Principais Insights Extraídos De

AutoGuide

by Yao Fu,Dong-... às arxiv.org 03-15-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.08978.pdf

Perguntas Mais Profundas

AutoGuideが競合ベースラインと比較してどれだけ効果的か？

AutoGuideは、提案されたstate-aware guidelinesを活用することで、下流ドメインにおいてLLMエージェントの意思決定を改善するための重要なドメイン知識を抽出します。Pre-trained LLMsがしばしば必要な知識を欠いているため、この知識ギャップを埋めるためにstate-aware guidelinesを生成しました。成功したトラジェクトリと失敗したトラジェクトリ間で対照し、現在の状態に関連する重要情報を持つstate-aware guidelinesが生成されます。推論時には、LLMエージェントが遭遇する各異なる状態に関連するガイドラインが提供されるため、これらはプロンプトベースのエージェントとシームレスに統合できます。
具体的な実験結果では、AutoGuideは強力なLLMベースの基準よりも大幅に優れており、複数のシーケンシャル意思決定ベンチマークで傑出したパフォーマンスを発揮しています。

AutoGuideはより複雑な環境でもスケーリング可能か？

この質問では、「WebArena-Reddit」上で行われた実験結果からAutoGuideの拡張性（scalability）や柔軟性（flexibility）を考察します。WebArena-Redditは現実的かつ複雑なウェブサイト上でさまざまなタスク（長期アクション等）へ挑戦させる試みです。観測空間やアクション空間が広く，タスク計画時間も長く，ReAct法では低い成功率(8.0%) を記録しています．ExpeL法でも同じ課題点 21.8% の成績しか収穫しておらず, よって, WebArena 環境内では ExpeL 法 また ReAct 法 の問題点明確化しました．一方, AutoGuide は他手法より高い成果 (43.7%) を得ており，オフラインデータから適切ガイダンス提供すれば良好成果示すこと証明します．

AutoGuideがテスト時の自己フィードバックアプローチと組み合わせた場合、どう変化するか？

この質問では、「WebShop」上で行った実験結果からAutoGuideとReflexion手法相互作用効能探求します．その結果表1中見えます通り，「WebShop」 テストデータセット内最高パフォーマンス記録 Reflextion + Autoguide 方法です．従って我々発展した state-aware guideline 能動補完 Reflexion 自己フィードバック方法有益性確認しました．また表1中 ExpeL + Reflexion 成功率向上ありますけど他手法程度有効性不足です．ExpeL 所与全指針提示特徴及ぼす混乱事象防止目的本来役割反映図示致しました。