Trial and Error: Exploration-Based Trajectory Optimization for LLM Agents

Core Concepts

Learning from exploration failures enhances LLM agent performance through contrastive trajectory pairs.

Abstract

Abstract:

ETO method improves LLM agent performance by learning from exploration failures.
Utilizes contrastive trajectory pairs for iterative optimization.

Introduction:

LLMs crucial in autonomous agent systems.
ETO contrasts with traditional expert trajectory training.

Method:

ETO combines exploration and training phases for agent improvement.
Contrastive learning with DPO loss enhances policy.

Experiments:

ETO outperforms SFT and baselines on three datasets.
Demonstrates efficiency and potential in scenarios without expert trajectories.

Related Work:

Comparison with existing methods in LLM policy learning.

Stats

대규모 언어 모델 (LLM) 에이전트 성능 향상을 위해 ETO 방법 사용
반복적 최적화를 위해 대조적 궤적 쌍을 통해 탐사 실패로부터 학습

Quotes

"During the exploration phase, the agent interacts with the environment while completing given tasks, gathering failure trajectories to create contrastive trajectory pairs."
"Our experiments on three complex tasks demonstrate that ETO consistently surpasses baseline performance by a large margin."

Key Insights Distilled From

Trial and Error

by Yifan Song,D... at arxiv.org 03-06-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.02502.pdf

Deeper Inquiries

어떻게 ETO 방법이 다른 기존 방법과 비교되는가?

ETO 방법은 기존의 행동 복제(BC) 방식과 비교하여 더 나은 성능을 보여줍니다. 기존 방법은 주로 전문가의 성공적인 궤적만을 학습하는 데 초점을 맞추었지만, ETO는 탐사 실패로부터도 학습함으로써 에이전트의 성능을 향상시킵니다. 이를 통해 ETO는 반복적인 최적화 프레임워크를 통해 에이전트의 성능을 지속적으로 향상시키는 데 성공합니다. 또한 ETO는 실패-성공 궤적 쌍을 통해 정책을 업데이트하는 방식으로 학습하므로, 다양한 실패 사례를 통해 더 강력한 정책을 구축할 수 있습니다.

LLM 에이전트의 성능을 향상시키기 위해 탐사 실패로부터 학습하는 것이 왜 중요한가?

LLM 에이전트의 성능을 향상시키기 위해 탐사 실패로부터 학습하는 것은 중요한 이유가 있습니다. 첫째, 실패로부터 학습함으로써 에이전트는 환경과 상호작용하면서 더 많은 경험을 쌓을 수 있습니다. 이는 에이전트가 다양한 상황에 대처할 수 있는 능력을 향상시키는 데 도움이 됩니다. 둘째, 실패로부터 학습함으로써 에이전트는 자체적으로 문제를 해결하는 능력을 키울 수 있습니다. 이는 전문가의 지도 없이도 새로운 환경에서 효과적으로 작동할 수 있는 강력한 에이전트를 구축하는 데 중요합니다.

이러한 방법이 다른 분야에 어떻게 적용될 수 있는가?

이러한 방법은 다른 분야에도 적용될 수 있습니다. 예를 들어, 자율 주행 자동차나 로봇 공학 분야에서도 탐사 실패로부터 학습하는 방법이 유용하게 활용될 수 있습니다. 자율 주행 자동차의 경우, 실패로부터 학습함으로써 주행 중 발생하는 문제에 대처하는 능력을 향상시킬 수 있습니다. 또한, 로봇 공학 분야에서도 탐사 실패로부터 학습하는 방법을 적용하여 로봇이 새로운 환경에서 더 효과적으로 작동할 수 있도록 개선할 수 있습니다. 이러한 방법은 다양한 분야에서 인공지능 시스템의 성능을 향상시키는 데 활용될 수 있습니다.