技能集优化:通过可转移技能强化语言模型行为

💡 原文中文,约500字,阅读约需2分钟。
📝

内容提要

研究人员通过技能集优化(SSO)方法提出了一种提高大型语言模型在交互环境中决策性能的方法。SSO通过构建和优化可迁移技能,提供给大型语言模型以加强高奖励行为,并通过删除不再产生高奖励的技能来进一步优化技能集。实证评估结果显示,在NetHack和ScienceWorld中,SSO的性能比基准提升了40%和35%。

🏷️

标签

➡️

继续阅读