Graph-Based Planning: Towards Parallelizable LLM Agent Scheduling

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内容提要

本研究提出了一种新范式“图上计划”,旨在解决大语言模型在并行调度中的挑战。通过任务分解和抽象任务图,实验结果表明该方法显著提升了任务性能和整体效率。

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关键要点

  • 本研究提出了一种新范式“图上计划”。
  • 该方法旨在解决大语言模型在并行调度中的挑战。
  • 研究首先将真实的文本任务分解为可执行的子任务。
  • 构建了抽象任务图以提升任务性能。
  • 设计了自动化和可控的管道生成合成图。
  • 提出了两阶段训练方案以优化效果。
  • 实验结果表明该方法显著提升了任务性能和整体效率。
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