Grounded Language Agent for Product Search via Intelligent Web Interactions
作者: Moghis Fereidouni, Adib Mosharrof, A. B. Siddique
分类: cs.CL
发布日期: 2024-04-16 (更新: 2025-01-26)
备注: 9 pages
期刊: 2024.customnlp4u-1.7
DOI: 10.18653/v1/2024.customnlp4u-1.7
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
提出GLAINTEL以解决高成本大模型交互问题
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型语言模型 智能代理 无监督学习 人类示范 领域适应
📋 核心要点
- 现有方法在使用大型语言模型时面临高成本和提示设计的挑战，限制了其应用。
- GLAINTEL通过Flan-T5作为基础，支持多种训练方式，灵活应对不同场景下的学习需求。
- 实验结果显示，GLAINTEL在无监督设置中优于大型模型的上下文学习方法，且与GPT-4的结合效果相当。
📝 摘要（中文）
近年来，基于大型语言模型（LLMs）开发的智能代理以实现复杂的用户意图引起了广泛关注。然而，使用数十亿参数的LLMs（如GPT-4）可能会产生巨大的成本，同时需要手工设计大量提示。为此，我们提出了一种名为GLAINTEL的智能网络交互的基础语言代理。GLAINTEL以Flan-T5为基础，灵活支持无监督学习、监督学习和无监督领域适应。我们解决了在没有人类示范的情况下学习的挑战，并有效利用可用的人类示范。此外，我们探索了在示范有限的特定领域中的无监督领域适应。实验评估表明，GLAINTEL在无监督设置中表现出色，超越了基于上下文学习的大型模型方法。令人惊讶的是，直接使用人类示范的行为克隆方法并未超越GLAINTEL的无监督变体。结合人类示范与基于强化学习的训练方法的结果与使用GPT-4的方法相当。代码可在：https://github.com/MultifacetedNLP/WebAgents-Unsupervised获取。
🔬 方法详解
问题定义：本论文旨在解决在复杂用户意图下，使用大型语言模型进行智能网络交互时的高成本和提示设计问题。现有方法往往依赖于大量人类示范，导致效率低下和成本高昂。
核心思路：GLAINTEL通过采用Flan-T5作为基础模型，灵活支持无监督学习、监督学习和无监督领域适应，旨在减少对人类示范的依赖，同时在可用时有效利用这些示范。
技术框架：GLAINTEL的整体架构包括多个模块，首先是输入处理模块，接着是基于Flan-T5的模型推理模块，最后是输出生成模块。该框架支持不同的训练方式，以适应多样化的应用场景。
关键创新：GLAINTEL的主要创新在于其无监督学习能力和有效利用人类示范的灵活性，尤其是在无监督领域适应方面，显著提升了模型的适用性和性能。与传统方法相比，GLAINTEL在无监督设置中表现更佳。
关键设计：在模型设计中，GLAINTEL采用了特定的损失函数以优化无监督学习效果，并在参数设置上进行了精细调整，以确保在不同训练模式下均能达到最佳性能。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，GLAINTEL在无监督设置中超越了基于上下文学习的多种大型模型，尤其是在处理复杂用户意图时，表现出色。此外，结合人类示范与强化学习的训练方法，其效果与GPT-4相当，展示了其强大的适应能力。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括电子商务、在线客服和智能搜索引擎等，能够有效提升用户体验和交互效率。未来，GLAINTEL有望在多种复杂场景中推广应用，推动智能代理技术的发展。
📄 摘要（原文）
The development of agents powered by large language models (LLMs) to accomplish complex high-level user intents, has attracted significant attention recently. However, employing LLMs with billions of parameters (e.g., GPT-4) may incur substantial costs on top of handcrafting extensive prompts. To address this, we introduce a Grounded Language Agent for Intelligent Web Interactions, named GLAINTEL. GLAINTEL employs Flan-T5 as its backbone and is flexible in training in various settings: unsupervised learning, supervised learning, and unsupervised domain adaptation. Specifically, we tackle both the challenge of learning without human demonstrations and the opportunity to leverage human demonstrations effectively when those are available. Additionally, we explore unsupervised domain adaptation for cases where demonstrations are limited to a specific domain. Experimental evaluations across diverse setups demonstrate the effectiveness of GLAINTEL in unsupervised settings, outperforming in-context learning-based approaches that employ larger models with up to 540 billion parameters. Surprisingly, behavioral cloning-based methods that straightforwardly use human demonstrations do not outperform unsupervised variants of GLAINTEL. Additionally, we show that combining human demonstrations with reinforcement learning-based training yields results comparable to methods utilizing GPT-4. The code is available at: https://github.com/MultifacetedNLP/WebAgents-Unsupervised.