Grunnleggende konsepter
Tri-Agenten-Generierungspipeline verbessert die Personalisierung von Ausgaben großer Sprachmodelle.
Sammendrag
Die Studie schlägt eine Tri-Agenten-Generierungspipeline vor, um die Personalisierung von Ausgaben großer Sprachmodelle zu verbessern. Der Generator erzeugt eine initiale Ausgabe, der Instrukteur generiert automatisch Bearbeitungsanweisungen basierend auf Benutzerpräferenzen, und der Editor verfeinert die Ausgabe entsprechend. Experimente zeigen die Effektivität des Ansatzes bei der Erzeugung von Ausgaben, die Benutzererwartungen besser erfüllen.
Große Sprachmodelle wie ChatGPT sind effektiv als Generatoren und Editoren.
Die Tri-Agenten-Generierungspipeline besteht aus Generator, Instrukteur und Editor.
Der Instrukteur wird mit editor-gesteuerter Verstärkungslernmethode trainiert.
Experimente zur Textzusammenfassung zeigen, dass der Ansatz die Benutzerpräferenzen besser erfüllt.
Statistikk
Das Modell verwendet ChatGPT als Generator und Editor.
Der Instrukteur wird mit editor-gesteuerter Verstärkungslernmethode trainiert.
Sitater
"Die Tri-Agenten-Generierungspipeline verbessert die Personalisierung von Ausgaben großer Sprachmodelle."