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.

Polymath: Một tác nhân tự tối ưu hóa với quy trình làm việc phân cấp động

Created by
  • Haebom

Tác giả

Chia-Tung Ho, Jing Gong, Xufeng Yao, Yunsheng Bai, Abhishek B Akkur, Haoxing Ren

Phác thảo

Để Giải quyết những hạn chế về hiệu quả và khả năng mở rộng của các hệ thống tác tử dựa trên mô hình ngôn ngữ quy mô lớn (LLM), bài báo này đề xuất Polymath, một tác tử quy trình làm việc đa lớp với khả năng tự tối ưu hóa. Polymath tận dụng tính linh hoạt của đồ thị quy trình làm việc và sức mạnh biểu đạt của quy trình làm việc dựa trên mã để giải quyết nhiều vấn đề thực tế. Polymath cải thiện quy trình làm việc bằng cách tích hợp tối ưu hóa đồ thị đa lưới và các thuật toán tiến hóa dựa trên tự phản ánh, ngay cả khi không có dữ liệu được gán nhãn. Kết quả thử nghiệm trên sáu tập dữ liệu chuẩn, bao gồm mã hóa, toán học và trả lời câu hỏi nhiều vòng, cho thấy Polymath vượt trội hơn các mô hình cơ sở hiện đại trung bình 8,1%.

Takeaways, Limitations

Takeaways:
Chúng tôi trình bày một tác nhân tự tối ưu hóa có khả năng giải quyết các vấn đề thực tế mà không cần dữ liệu có nhãn.
Kết hợp lợi ích của biểu đồ quy trình làm việc và quy trình làm việc dựa trên mã để có tính linh hoạt và khả năng biểu đạt cao hơn.
Tối ưu hóa quy trình làm việc hiệu quả bằng cách sử dụng tối ưu hóa đồ thị đa lưới và thuật toán tiến hóa dựa trên phản ánh bản thân.
Đã Chứng minh được sự cải thiện hiệu suất so với các mô hình hiện có trong các tiêu chuẩn đánh giá ở nhiều lĩnh vực khác nhau.
Limitations:
Cần nghiên cứu thêm để đánh giá hiệu suất tổng quát của phương pháp đề xuất và khả năng áp dụng của nó đối với nhiều loại vấn đề khác nhau.
Các thí nghiệm được tiến hành chỉ sử dụng sáu tập dữ liệu chuẩn, đòi hỏi nhiều thí nghiệm đa dạng và mở rộng hơn.
Cần cân nhắc đến độ phức tạp và chi phí tính toán của các thuật toán tiến hóa dựa trên sự tự phản ánh.
👍