LLaMA Rider: 刺激大型语言模型探索开放世界
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。提出了一种利用大语言模型（LLMs）在开放环境中帮助决策和规划，并试图将 LLMs 的知识与现实世界条件相一致的方法，通过多轮反馈修订机制鼓励 LLMs 积极选择适当的修订动作，以此促进探索并提高模型的性能，同时结合子任务重新标记来帮助 LLMs 保持一致性，并训练模型了解任务之间的组合性质，从而通过基于获得的探索经验进行训练，完成更广泛的任务。在 Minecraft...
LLaMA-Rider是一种利用大语言模型在开放环境中帮助决策和规划的方法，通过多轮反馈修订机制提高模型性能。在Minecraft的评估中，证明该方法提高了LLM在环境探索方面的效率，训练成本极低。
