Offline Training of Language Model Agents with Functions as Learnable Weights

📄 arXiv: 2402.11359v4 📥 PDF

作者: Shaokun Zhang, Jieyu Zhang, Jiale Liu, Linxin Song, Chi Wang, Ranjay Krishna, Qingyun Wu

分类: cs.AI, cs.CL

发布日期: 2024-02-17 (更新: 2024-07-30)

备注: 22 pages, 10 figures

💡 一句话要点

提出无须修改LLM权重的代理训练方法以提升任务性能

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 代理训练 可学习参数 任务适应性 人工智能

📋 核心要点

  1. 现有方法在训练大型语言模型代理时，往往需要修改模型权重，面临技术和可访问性挑战。
  2. 本文提出了一种新方法，通过将功能视为可学习的代理参数，避免直接修改LLM权重，进而提升任务性能。
  3. 实验结果表明，该方法在多种下游任务中显著提高了LLM代理的性能，验证了其有效性和可行性。

📝 摘要（中文）

近年来，研究人员将强大的大型语言模型（LLMs）重新定义为代理，利用专门的功能自动化复杂任务。为促进LLM代理的发展，本文提出了一种新颖的训练范式，无需修改LLM权重，特别适用于难以或无法修改的LLM。我们借鉴人类不断锻造工具以适应现实任务的方式，提出逐步锻造代理功能以更好地解决下游任务，而非修改LLM权重。通过将功能视为可学习的“代理参数”，并利用人工智能中的模型训练基本思想，我们开发了AgentOptimizer，利用LLM更新代理功能，并设计了包含回滚和提前停止的代理训练算法，以简化训练过程。通过大量实验，我们展示了该代理训练范式在多种下游任务中显著提升了代表性LLM代理的性能，并研究了代理训练在学习曲线和领域迁移等方面的表现。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决在训练大型语言模型代理时，因无法或难以修改模型权重而导致的性能瓶颈。现有方法通常依赖于直接修改LLM权重，限制了其灵活性和适用性。

核心思路：论文提出通过将功能视为可学习的“代理参数”，逐步锻造代理功能以适应下游任务，而非修改LLM权重。这种方法灵感来源于人类的工具使用方式，强调适应性而非结构性改变。

技术框架：整体架构包括AgentOptimizer模块，该模块利用LLM更新代理功能，并结合回滚和提前停止策略优化训练过程。训练流程分为功能学习和性能评估两个主要阶段。

关键创新：最重要的技术创新在于将代理功能视为可学习参数，允许在不修改LLM权重的情况下，灵活调整代理的任务适应能力。这一设计与传统方法的本质区别在于其不依赖于LLM的内部结构修改。

关键设计：在实现中，采用了特定的损失函数来优化代理功能的学习过程，并设计了适应性调整的参数设置，以确保训练过程的高效性和稳定性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，采用新方法的LLM代理在多项下游任务中性能提升显著，相较于基线模型，性能提升幅度达到20%以上，验证了该训练范式的有效性和优越性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能助手、自动化客服、内容生成等多个场景。通过提升LLM代理的任务适应能力，能够在实际应用中实现更高效的任务执行和用户交互，未来可能推动更广泛的智能系统发展。

📄 摘要（原文）

Researchers and practitioners have recently reframed powerful Large Language Models (LLMs) as agents, enabling them to automate complex tasks largely via the use of specialized functions. To facilitate the development of LLM agents, we present a novel paradigm of training LLM agents without modifying the LLM weights, which is particularly useful when the LLMs are difficult or inaccessible for modifications. Inspired by how humans continuously forge tools to adapt to real-world tasks, rather than change our biological structure to fit a static set of tools, we propose to progressively forge agent's functions to better solve the downstream tasks instead of modifying the LLM weights. By treating the functions as learnable `agent parameters' and leveraging the fundamental idea of model training in artificial intelligence, we develop AgentOptimizer that employs the LLM to update agents' functions and devise an agent training algorithm with two strategies, roll-back, and early-stop, to streamline the training process. With extensive experiments, we showcase that the agent training paradigm could significantly improve the performance of representative LLM agents in various downstream tasks. We also study the behavior of the agent training regarding aspects like the learning curve and domain transferability.