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Introspective Tips: Large Language Model for In-Context Decision Making
論文討論了使用大型語言模型 (LLM) 進行上下文決策制定的方法。
近年來，大型語言模型 (LLM) 已經在自然語言處理領域產生了重大影響，在多種任務中取得了出色的結果。在這項研究中，作者使用“內省提示”來幫助 LLM 自我優化其決策制定。通過內省地檢查軌跡，LLM 生成簡潔且有價值的提示，來改進其政策。
這種方法在很少或沒有示例的情況下提高了代理的表現，考慮了三個重要場景：從代理過去的經驗中學習、集成專家演示，并泛化到不同的游戲。
重要的是，我們實現這些改進并不需要微調 LLM 參數，而是調整提示以概括上述三個場景的洞察力。我們的框架不僅支持，而且強調使用 LLM 進行上下文決策制定的優勢。通過超過 100 個 TextWorld 游戲的實驗，我們展示了我們的方法的優勢。
論文： https://www.aminer.cn/pub/646aecaad68f896efa05a6f6
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