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Lumos:开源语言代理训练框架,统一模块化引领AI前沿!

发布日期:2024-06-02 12:15:19 浏览次数: 3106
作者:Halo咯咯

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概述
Agent Lumos 是一个为开源语言代理(Language Agents)设计的统一和模块化训练框架。它特别针对复杂交互任务,旨在解决闭源代理(如基于GPT-4/3.5的代理)在可负担性、透明度和可复制性方面的不足。Lumos 框架包括三个主要模块:规划(Planning)、接地(Grounding)和执行(Execution),每个模块都旨在处理复杂任务的不同方面。
  1. 规划模块(Planning Module):负责将复杂任务分解为一系列高层次的、与工具无关的子目标(subgoals),这些子目标用自然语言表达。
  2. 接地模块(Grounding Module):将规划模块生成的高层次子目标转化为可以执行的低层次动作。这些动作可以通过执行模块中的各种工具来执行。
  3. 执行模块(Execution Module):执行接地模块生成的动作,并获取执行结果。它部署了各种现成的工具,包括API、神经模型和虚拟模拟器。
Lumos 框架的特点是这三个模块之间的互动。
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公式
为了通过代理模块来处理任务,Lumos 提出了两种交互公式化方法:Lumos-OnePass(Lumos-O)和Lumos-Iterative(Lumos-I)。
  • Lumos-OnePass (Lumos-O):是一种高效的方法,可以在一次推理调用中生成所有子目标和接地动作,以一种单次传递的方式完成任务。
  • Lumos-Iterative (Lumos-I):是一种迭代方法,每次迭代生成一个子目标及其对应的可执行动作。这种方法可以根据先前的执行结果和环境更新灵活地规划。
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训练注释
Lumos 使用统一的数据格式,涵盖了多种任务类型,使其能够方便地支持一系列交互任务,包括但不限于问答、数学、编码、网络浏览、多模态推理和文本游戏。为了训练Lumos,研究者们收集了来自各种复杂交互任务的大规模、统一和高质量的训练注释,这些注释来自于现有基准测试中的真理性推理步骤。

Lumos 在多个数据集上展示了其关键优势:它在各种任务类型中的表现超越了多个更大的开源代理,甚至在问答和网络任务中超越了基于GPT的代理;它通过链式思维和非模块化集成训练产生了优于开源代理的性能;并且能够有效地泛化到未见过的任务,在WebShop等任务上超越了33B规模的代理和特定领域的代理。


Lumos 的设计和实现为开源语言代理的发展提供了新的方向,使其能够更好地适应和解决各种复杂的交互式任务。通过这种方法,Lumos 不仅推动了开源语言模型的性能边界,也为未来的研究和应用提供了强大的支持。

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