Arxiv hàng ngày

Đây là trang tổng hợp các bài báo về trí tuệ nhân tạo được xuất bản trên toàn thế giới.
Trang này sử dụng Google Gemini để tóm tắt nội dung và hoạt động phi lợi nhuận.
Bản quyền của các bài báo thuộc về tác giả và tổ chức liên quan; khi chia sẻ, chỉ cần ghi rõ nguồn.

EvoCurr: Chương trình giảng dạy tự phát triển với khả năng tạo mã hành vi cho việc ra quyết định phức tạp

Created by
  • Haebom

Tác giả

Yang Cheng, Zilai Wang, Weiyu Ma, Wenhui Zhu, Yue Deng, Jian Zhao

Phác thảo

Bài báo này đề xuất EvoCurr, một khung học tập chương trình giảng dạy tự phát triển cho việc giải quyết các vấn đề phức tạp. EvoCurr điều chỉnh tiến trình học tập của trình giải bằng cách tạo ra một chuỗi các trường hợp bài toán với độ khó tăng dần. Khi trình giải gặp khó khăn, độ khó sẽ giảm xuống, và khi trình giải thành công, độ khó sẽ tăng lên, duy trì lộ trình học tập tối ưu. Trình giải, được triển khai như một mô hình tạo mã tạo ra các tập lệnh cây quyết định Python, dần dần tích lũy các kỹ năng cần thiết cho các nhiệm vụ ra quyết định phức tạp. Kết quả thực nghiệm chứng minh rằng phương pháp được đề xuất cải thiện đáng kể tỷ lệ thành công của nhiệm vụ và hiệu quả giải quyết so với các phương pháp giải trực tiếp hiện có.

Takeaways, Limitations

•
Takeaways:
◦
Chúng tôi chứng minh rằng chương trình học theo chương trình LLM có tiềm năng to lớn trong việc cải thiện khả năng lập luận tự động trong các vấn đề thực tế phức tạp.
◦
EvoCurr trình bày một phương pháp hiệu quả giúp cải thiện đáng kể hiệu suất của LLM trong việc giải quyết các vấn đề phức tạp.
◦
Chúng tôi đã xác nhận bằng thực nghiệm rằng việc học theo chương trình giảng dạy thông qua việc điều chỉnh độ khó dần dần có thể cải thiện hiệu quả học tập của LLM.
•
Limitations:
◦
Hiện tại, nó chuyên dùng để tạo các tập lệnh cây quyết định Python và có thể khó áp dụng để giải quyết các loại vấn đề khác.
◦
Vì hiệu suất của LLM tạo chương trình giảng dạy ảnh hưởng đến hiệu suất của toàn bộ hệ thống nên cần phải cải thiện hiệu suất của LLM tạo chương trình giảng dạy.
◦
Cần có thêm nghiên cứu về hiệu suất tổng quát cho các vấn đề có độ phức tạp khác nhau.
👍
Made with Slashpage