Proactive Agent: Shifting LLM Agents from Reactive Responses to Active Assistance
Proactive Agent: Shifting LLM Agents from Reactive Responses to Active Assistance [95.0] 我々は、人間の指示なしにタスクを予測および開始できるプロアクティブエージェントを開発するという課題に取り組む。 まず,実世界の人的活動を収集し,前向きなタスク予測を生成する。 これらの予測は、ヒトのアノテータによって受け入れられるか拒否されるかのどちらかとしてラベル付けされる。 ラベル付きデータは、人間の判断をシミュレートする報酬モデルをトレーニングするために使用される。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 16 Oct 2024 08:24:09 GMT)
指示なしで動くエージェントの開発、「we investigate a new scenario where the agent autonomously predicts tasks users might assign, aiming to offer assistance proactively」という設定。ProactiveBenchというベンチマークを構築し評価を行っている。fine tuningが非常に有効そうに見えるのはタスクの特殊性が原因だろうか。