- ExpeL: LLM Agents Are Experiential Learners [60.5]
実験学習エージェント(ExpeL)を導入し、パラメトリック更新を必要とせずにエージェント体験から学習できるようにする。 我々のエージェントは、経験を自律的に収集し、学習課題の集合から自然言語を用いて知識を抽出する。 推論において、エージェントは抽出された洞察と過去の経験をリコールし、情報的決定を行う。
論文 参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Aug 2023 03:03:34 GMT) - Experiential Learningとしてパラメータチューニングを必要としないLLMの自律的な学習？手法を提案。過去の経験を記憶、評価、修正していくアプローチのようにみえ、全てを自然言語で処理していくのが面白い。人間がとって活用していくメモのように見える。ReActより優れたパフォーマンスとのこと。
- リポジトリはhttps://github.com/Andrewzh112/ExpeLだがComing soon