대화형 사용자 편집을 통한 LLM 에이전트 정렬

Khái niệm cốt lõi

사용자 편집 내역을 활용하여 LLM 에이전트의 사용자 선호도를 학습하고, 이를 통해 에이전트의 성능을 향상시킬 수 있다.

Tóm tắt

이 논문은 대화형 학습을 통해 LLM 기반 에이전트의 성능을 향상시키는 방법을 제안한다.
사용자가 에이전트의 출력을 편집하는 과정에서 발생하는 피드백을 활용하여, 에이전트가 사용자의 잠재적 선호도를 학습할 수 있다.
이를 통해 에이전트의 성능을 개선하고, 사용자 편집 비용을 줄일 수 있다.
사용자 선호도는 복잡하고 문맥 의존적이므로 이를 효과적으로 학습하는 것이 과제이다.
저자들은 CIPHER라는 알고리즘을 제안하여, 과거 편집 내역을 활용해 문맥 기반 선호도를 학습한다.
요약 및 이메일 작성 과제에서 CIPHER가 다른 기준선 방법들보다 우수한 성능을 보였다.
또한 CIPHER는 학습된 선호도를 활용하여 프롬프트 길이를 줄일 수 있어 계산 비용이 낮다.
실험 결과 CIPHER가 학습한 선호도가 실제 사용자 선호도와 유사한 것으로 나타났다.

Thống kê

사용자 편집 비용(누적 편집 거리)은 요약 과제에서 33,926, 이메일 작성 과제에서 - 이다.
사용자 선호도 분류 정확도는 요약 과제에서 0.520, 이메일 작성 과제에서 - 이다.
총 LLM 토큰 비용은 요약 과제에서 2.74 * 10^5, 이메일 작성 과제에서 - 이다.

Trích dẫn

"사용자 편집 피드백은 자연스럽게 생성되므로, 사용자 선호도에 대한 에이전트의 정렬을 개선하고 사용자 편집 비용을 줄이는 데 적합한 후보이다."
"사용자 선호도는 복잡하고, 미묘하며, 문맥에 따라 변화할 수 있어 학습하기 어렵다."

Thông tin chi tiết chính được chắt lọc từ

Aligning LLM Agents by Learning Latent Preference from User Edits

by Ge Gao,Alexe... lúc arxiv.org 04-24-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.15269.pdf

Yêu cầu sâu hơn

사용자 선호도가 시간에 따라 변화하는 경우 CIPHER의 성능은 어떻게 달라질까?

사용자 선호도가 시간에 따라 변화하는 경우, CIPHER의 성능은 유연하게 대처할 수 있습니다. CIPHER는 각 라운드에서 사용자의 편집 피드백을 기반으로 사용자의 숨겨진 선호도를 학습하고 이를 반영하여 응답을 생성합니다. 따라서 사용자의 선호도가 변화하더라도 CIPHER는 이를 적응적으로 학습하여 최적의 응답을 생성할 수 있습니다. 또한, CIPHER는 사용자의 선호도를 시간에 따라 지속적으로 갱신하므로 변화하는 선호도에 효과적으로 대응할 수 있습니다.

사용자 편집 피드백 외에 다른 유형의 피드백을 활용하여 사용자 선호도를 학습하는 방법은 무엇이 있을까?

사용자 선호도를 학습하는 데 사용자 편집 피드백 외에도 다양한 유형의 피드백을 활용할 수 있습니다. 예를 들어, 사용자의 선택 기록, 평가 및 평가 데이터, 직접적인 선호 표현 등을 활용하여 사용자의 선호도를 학습할 수 있습니다. 또한, 사용자의 행동 패턴, 상호작용 로그, 구매 이력 등을 분석하여 사용자의 선호도를 파악하는 방법도 있습니다. 더 나아가 사용자 설문조사, 설명적 피드백 수집, 그룹 토론 등을 통해 사용자의 선호도를 더욱 정확하게 파악할 수 있습니다.

사용자 선호도 학습을 통해 에이전트의 일반화 성능을 향상시킬 수 있는 방법은 무엇일까?

사용자 선호도 학습을 통해 에이전트의 일반화 성능을 향상시키기 위해서는 몇 가지 방법을 고려할 수 있습니다. 첫째, 다양한 사용자의 선호도를 학습하여 일반화 능력을 향상시킬 수 있습니다. 둘째, 사용자의 선호도를 지속적으로 업데이트하고 적응하는 메커니즘을 도입하여 변화하는 사용자 선호도에 대응할 수 있습니다. 셋째, 사용자의 피드백을 실시간으로 반영하여 에이전트의 응답을 개선하는 방법을 도입하여 사용자와의 상호작용을 최적화할 수 있습니다. 이러한 방법을 통해 사용자 선호도 학습을 통해 에이전트의 일반화 성능을 향상시킬 수 있습니다.