1. 相关研究
反思依赖于LLM对自己之前提出的工作进行反思并提出改进的方法,有三篇典型论文详细描述了这种模式,我们先来看一下。
2. Self-Refine
顾名思义,它是一种自我精炼的LLM优化技术,使用单一的LLM作为生成器、改进器和反馈器。该方法通过迭代过程生成初始输出,然后让同一LLM为其提供反馈,并使用这些反馈进一步改进输出。论文展示了SELF-REFINE在多个任务上的有效性,包括对话响应生成、数学推理、代码生成等,使用最先进的LLM(如GPT-3.5和GPT-4)进行评估。Self-Refine在所有评估任务上都优于使用相同LLM进行传统一步生成的方法,平均提高了约20%的任务性能。 以ChatGPT编写Python来举个例子
3. CRITIC
作者提出一个名为CRITIC的框架,允许大型语言模型(LLMs)通过与外部工具的交互来验证和改进自己的输出,类似于人类与工具的互动,该框架已经开源。
- CRITIC通过与搜索引擎、代码解释器等工具的交互,评估初始输出的某些方面,并根据验证过程中获得的反馈来修正输出。
- 该过程可以重复进行,以确保持续的输出改进。
- 通过在自由形式问答、数学程序合成和毒性降低等任务上的全面评估,证明了CRITIC能够一致地提高LLMs的性能。
在数学评估的各个数据集上获得了最高的评分。
我会在后续的文章中尝试分析一下这个框架CRITIC,我们看看它是怎么进行调用工具验证,评估,纠正输出,再循环的。
4. Reflexion
作者指出最近的一些工作诸如ReAct、SayCan、Toolformer、HuggingGPT以及WebGPT证明了使用基于LLM构建的自动化决策Agent是可行的,但是这些方法大多依赖于在当前情景中的例子(in-context example)来指导LLM生成内容,因为用梯度下降的强化学习需要很多计算和时间。简单说,就是他们依赖的只是短期记忆。所以作者提出一种新的叫做Reflexion的框架,它通过使用语言强化学习(verb reinforcement)来帮助Agent从之前的失败中学习。Reflexion会把环境的二进制或量化的反馈转换成文字描述,作为下次迭代中的额外信息。这种自我反思式的反馈就像是个语意上的梯度信号来提供给Agent具体的优化方向,让Agent知道怎样改正错误,这样就能更好地完成任务了。就像人类通过反复练习和反思来快速掌握复杂技能一样。具体的工作流程如下图,[Reflexion的源码]已经开源,我们在下一篇文章中安装该框架进行分析。 从上图看出Reflexion框架利用三个不同的模型:执行者(Actor)、评估者(Evaluator)和自我反思模型(Self-Reflection)。
- 执行者Actor基于状态观察生成文本和动作;
- 评估者对执行者产生的输出计算奖励分数;
- 自我反思模型生成口头自我反思提示以协助执行者自我改进。
- 该过程使用短期和长期记忆,其中轨迹历史作为短期记忆,而自我反思模型的输出存储在长期记忆中。
Reflexion在AlfWorld任务上提高了22%的决策制定能力,在HotPotQA推理问题上提高了20%,在HumanEval编程任务上提高了11%。比如HumanEval(PY)上比GPT-4的80.1高初10个点,到达91.0。
总结
本文深入探讨了LLM(大语言模型)的反思工作流,通过介绍Self-Refine、CRITIC和Reflexion三种典型的优化技术,展示了LLM在自我反馈、工具交互和语言强化学习中的显著性能提升。这些方法不仅展示了AI系统在复杂任务中自我改进的潜力,还强调了自我反思在机器学习中的重要性。反思工作流的核心在于通过迭代反馈和自我修正,使模型能够不断优化其输出,就像人类通过经验和反思不断进步一样。 接下来,我们会从代码层面深度解析本文所提到reflexion框架,从安装,prompt设计到代码流程完全剖析。
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