연구원 워크플로우 최적화를 위한 대규모 언어 모델 기반 강화 학습 문제 해결

Centrala begrepp

대규모 언어 모델(LLM)의 추론 및 문제 해결 능력을 활용하여 마르코프 의사 결정 프로세스(MDP) 기반 강화 학습 문제를 해결하고 최적의 정책을 도출할 수 있다.

Sammanfattning

이 연구에서는 대규모 언어 모델(LLM)의 추론 및 문제 해결 능력을 활용하여 마르코프 의사 결정 프로세스(MDP) 기반 강화 학습 문제를 해결하는 새로운 프레임워크를 제안한다.
먼저 LLM에 RL 문제의 요구 사항을 텍스트 기반 프롬프트로 명확하게 전달하는 반복적 프롬프팅 전략을 소개한다. 이를 통해 LLM이 MDP 기반 RL 문제를 이해하고 최적의 정책을 도출할 수 있도록 한다.
또한 에피소드 생성 및 시뮬레이션을 프롬프팅 체인에 통합하여 LLM 기반 정책 학습을 가능하게 하고, 최적의 정책 결과(에피소드)를 LLM에서 도출한다.
마지막으로 연구원 워크플로우와 법률 사안 접수 워크플로우에 대한 두 가지 상세한 사례 연구를 제공하여 제안 접근법의 실용성을 보여준다.

Statistik

연구원 워크플로우의 최적 보상은 -4.7이다.
법률 사안 접수 워크플로우의 최적 보상은 -5.2이다.

Citat

"대규모 언어 모델(LLM)은 방대한 세계 지식을 포함하고 있으며, 이를 통해 다양한 분야에서 자연어 처리(NLP) 작업의 성능을 향상시킬 수 있었다."
"LLM 기반 프롬프팅은 인간과 AI 시스템 간의 대화형 상호 작용을 위한 더 접근 가능한 패러다임을 제공했다."

Viktiga insikter från

Reinforcement Learning Problem Solving with Large Language Models

by Sina Gholami... på arxiv.org 04-30-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.18638.pdf

Djupare frågor

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