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【第460期】Memento：无须微调大模型的LLM智能体记忆学习范式
Published 5 months, 4 weeks ago
Description
Seventy3：借助NotebookLM的能力进行论文解读，专注人工智能、大模型、机器人算法、crypto方向，让大家跟着AI一起进步。
今天的主题是：
Memento: Fine-tuning LLM Agents without Fine-tuning LLMs
Summary
本文提出了一种用于自适应大型语言模型（LLM）智能体的全新学习范式，该范式无需对底层 LLM 进行微调。现有方法往往存在两类局限：要么依赖静态、人工设计的反思工作流，灵活性不足；要么计算成本高昂，需要对 LLM 模型参数进行梯度更新。相比之下，我们的方法通过基于记忆的在线强化学习，实现了低成本的持续自适应。
我们将该过程形式化为一种记忆增强的马尔可夫决策过程（Memory-augmented Markov Decision Process，M-MDP），并引入一个神经化的案例选择策略来指导行动决策。历史经验被...去小宇宙查看完整单集简介
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今天的主题是：
Memento: Fine-tuning LLM Agents without Fine-tuning LLMs
Summary
本文提出了一种用于自适应大型语言模型（LLM）智能体的全新学习范式，该范式无需对底层 LLM 进行微调。现有方法往往存在两类局限：要么依赖静态、人工设计的反思工作流，灵活性不足；要么计算成本高昂，需要对 LLM 模型参数进行梯度更新。相比之下，我们的方法通过基于记忆的在线强化学习，实现了低成本的持续自适应。
我们将该过程形式化为一种记忆增强的马尔可夫决策过程（Memory-augmented Markov Decision Process，M-MDP），并引入一个神经化的案例选择策略来指导行动决策。历史经验被...去小宇宙查看完整单集简介
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