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AgentRM: Enhancing Agent Generalization through Reward Modeling
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内容提要
本研究提出了一种新的奖励建模方法AgentRM，以提高大语言模型智能体在未见任务中的泛化能力。研究表明，该方法显著提升了智能体的表现，平均提高8.8分，LLaMA-3-70B模型的泛化能力提升达到12.6分，显示出良好的有效性潜力。
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关键要点
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本研究提出了一种新的奖励建模方法AgentRM，以提高大语言模型智能体在未见任务中的泛化能力。
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AgentRM方法通过指导策略模型，而非直接微调策略模型，来增强智能体的表现。
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研究表明，AgentRM方法显著提升了智能体在多个任务上的表现，平均提高8.8分。
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对于LLaMA-3-70B模型，泛化能力提升达到12.6分，显示出良好的有效性潜力。
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