每日论文速递 | Agent-FLAN: Agent指令训练让开源大模型Agent能力更进一步

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摘要：开源的大型语言模型（LLM）在各种 NLP 任务中取得了巨大成功，但在作为代理时，它们仍然远远不如基于 API 的模型。如何将代理能力整合到开源 LLM 中成为一个关键而紧迫的问题。本文首先提出了三个关键观察结果：(1) 当前的代理训练语料与格式遵循和代理推理都纠缠在一起，与其训练前的数据分布有很大不同；(2) LLMs 对代理任务所需的能力表现出不同的学习速度；(3) 当前的方法在提高代理能力时会引入幻觉，从而产生副作用。基于上述发现，我们提出了 Agent-FLAN 来有效地微调代理的 LANguage 模型。通过对训练语料的仔细分解和重新设计，Agent-FLAN 使 Llama2-7B 在各种代理评估数据集上的表现比之前的最佳作品高出 3.5/%。通过全面构建负样本，Agent-FLAN 极大地缓解了基于我们既定评估基准的幻觉问题。此外，在扩大模型规模时，它还能持续提高 LLM 的代理能力，同时略微增强 LLM 的一般能力。

https://arxiv.org/abs/2403.12881

Q1: 这篇论文试图解决什么问题？

A：这篇论文试图解决的问题是如何将代理（agent）能力集成到通用的大型语言模型（LLMs）中，以提高它们在代理任务上的表现。 尽管开源的大型语言模型在各种自然语言处理（NLP）任务中取得了巨大成功，但它们在作为代理时仍然远远不如基于API的模型。因此，如何有效地调整和优化这些模型，使其在执行代理任务时能够达到与API模型相当的水平，成为了一个关键且紧迫的问题。论文通过提出Agent-FLAN方法，旨在通过细致地分解和重新设计训练语料库，有效地为代理任务微调语言模型。

Q2: 有哪些相关研究？

A：相关研究主要集中在以下几个方面：

1. LLM作为代理：研究大型语言模型（LLMs）如何被用作代理来执行各种任务，例如Web浏览、在线购物、数据库操作、科学实验、观察自由推理、Wikipedia问答、日常计算机任务和家庭探索等。
2. 语言模型微调：研究如何调整预训练模型以适应特定任务，目的是使模型的输出符合预期。这包括优化模型的推理能力、工具使用熟练度、规划能力以及检索增强等。
3. 代理能力集成：一些研究专注于在LLMs中集成有效的代理能力，以使模型能够更好地理解和解决现实世界中的复杂问题。
4. 代理调优方法：探索在各种代理任务上微调语言模型的有效性，包括数据质量、模型大小和调优方法的多样性。
5. 幻觉问题：研究当前LLMs在代理任务中普遍存在的幻觉（hallucination）问题，即模型生成不忠实或无意义文本的现象，并探讨如何有效消除这些问题。
6. 代理任务的评估基准：建立评估基准来衡量LLMs在代理任务中的表现，包括格式幻觉和行动幻觉等方面。

这些相关研究为论文提出的Agent-FLAN方法提供了背景和基础，同时也展示了在代理任务中微调LLMs的广泛兴趣和需求。

Q3: 论文如何解决这个问题？

A：论文通过提出一个名为Agent-FLAN的方法来解决这个问题，该方法包含以下几个关键步骤：

1. 对训练语料库的细致分解和重新设计：Agent-FLAN将代理训练数据中的格式遵循和一般推理分开，使得微调过程与语言模型的预训练领域（即自然对话）保持一致。这样做可以激发LLMs中的纯代理能力，而不会过度拟合特定的格式协议。
2. 能力分解和数据平衡：Agent-FLAN进一步将代理任务分解为不同的基本能力方面，如推理、检索、理解和遵循指令。根据这些能力的不同学习速度，对训练数据进行平衡，以便更有效地训练模型。
3. 构建负面样本以消除幻觉：为了全面解决代理任务中的幻觉问题，论文构建了一个名为Agent-H的评估基准，并精心策划了多样化的“负面”训练样本来有效缓解这个问题。
4. 实验设置：Agent-FLAN在开源的Llama2系列模型上进行了实验，这些模型在各种代理评估基准上的表现超越了以往的工作，特别是在一般代理任务和工具使用方面。

通过这些方法，Agent-FLAN不仅提高了LLMs在代理任务上的表现，而且还略微增强了它们的一般能力，同时在扩展模型规模时持续改善代理能力。论文还提供了代码，以便社区可以访问和使用Agent-FLAN方法。

Q4: 论文做了哪些实验？

A：论文中进行了一系列实验来验证Agent-FLAN方法的有效性，具体包括：

对齐代理调优到预训练领域：通过将格式化数据转换为自然对话，实验展示了这种对齐可以显著提高模型在代理任务上的表现，例如在T-Eval和HotpotQA任务上的提升。

能力分解和数据平衡：通过显式地将训练数据沿基本能力分解，并根据各自的学习率进行数据平衡，实验表明这种方法可以提高模型在代理任务上的性能。

负面样本学习以消除幻觉：通过引入负面样本来特别针对幻觉问题，实验结果显示这种方法可以显著减少幻觉问题，同时保持或提高模型在T-Eval等任务上的表现。

在Llama2系列模型上的微调：在不同规模的Llama2模型上应用Agent-FLAN方法，并在多个代理评估基准上测试模型的性能，包括一般代理任务和工具使用。

扩展性分析：研究了训练数据量和模型规模对代理能力的影响，探讨了数据和模型规模的扩展法则。

一般能力与代理能力的比较：评估了Agent-FLAN方法对模型一般能力（如语言知识、数学能力和编码能力）的影响，以了解代理调优是否进一步提升了模型的一般能力。

Agent-H基准测试：使用自建的Agent-H基准对模型的幻觉问题进行全面评估，包括格式级别和行动级别的测试。

这些实验不仅证明了Agent-FLAN方法的有效性，还提供了对代理调优机制的深入理解，包括数据和模型规模的动态关系，以及一般任务和代理特定任务之间的复杂联系。

Q5: 有什么可以进一步探索的点？

A：论文中提到了一些可以进一步探索的点，包括：

扩展代理任务的范围：当前的研究主要集中在一部分代理任务上，还有许多其他的交互场景值得探索。未来的工作可以应用Agent-FLAN方法到更广泛的代理任务基准上。

充分利用训练数据：为了保持训练数据的质量，论文中只选择了ToolBench数据集中的一部分样本。未来的研究可以探索如何更有效地利用全部数据来进一步提升模型性能。

进一步提高训练数据的多样性和质量：实验表明，增加训练数据的规模对提升模型能力的效果有限。未来的工作可以探索如何通过丰富训练数据的多样性或提高质量来获得更好的语言代理。

探索代理调优对一般能力的影响：虽然Agent-FLAN在一般能力任务上取得了提升，但具体是如何通过代理数据增强一般能力的仍需进一步研究。

研究不同模型架构对代理调优的影响：论文中的实验基于Llama2系列模型，其他架构的模型在代理调优上的表现如何，是一个值得探索的问题。

长期和大规模的代理调优研究：研究长时间的代理调优和大规模数据集对模型性能的影响，以及如何维持和提高模型的稳定性和可靠性。

解决剩余的幻觉问题：尽管Agent-FLAN显著减少了幻觉问题，但幻觉仍然是LLMs的一个挑战。未来的工作可以继续探索更有效的方法来减少或消除幻觉。

伦理和安全性考虑：随着LLMs在代理任务中的应用越来越广泛，如何确保它们的使用不会对个人或群体造成伤害，也是一个重要的研究领域。

Q6: 总结一下论文的主要内容？

A：这篇论文的主要内容可以总结如下：

1. 问题陈述：论文指出，尽管开源的大型语言模型（LLMs）在多种NLP任务中表现出色，但它们在作为代理时的性能仍然不如基于API的模型。因此，如何将代理能力集成到通用LLMs中成为一个重要问题。
2. 关键观察：论文提出了三个关键观察结果：(1) 现有的代理训练语料库混合了格式遵循和代理推理，与预训练数据的分布有显著差异；(2) LLMs在代理任务所需能力上的学习速度不同；(3) 现有方法在提升代理能力时引入了幻觉等副作用。
3. Agent-FLAN方法：基于这些观察，论文提出了Agent-FLAN方法，旨在有效微调语言模型以适应代理任务。Agent-FLAN通过仔细分解和重新设计训练语料库，使Llama2-7B模型在多个代理评估数据集上的性能提升了3.5%。
4. 实验验证：论文通过一系列实验验证了Agent-FLAN的有效性，包括对齐代理调优到预训练领域、能力分解和数据平衡、负面样本学习以消除幻觉等。
5. 扩展性分析：论文探讨了数据和模型规模对代理调优的影响，以及一般能力与代理能力之间的关系。
6. 贡献和局限性：论文总结了其主要贡献，并讨论了可能的局限性，如训练和验证数据集的覆盖范围有限，以及在工具信息内容较长时对特定API信息的处理能力。
7. 伦理考虑：论文最后讨论了使用公共参考文档/API进行实验的伦理考虑，确保了隐私和保密性，并使用ChatGPT和Grammarly来润色写作。

总体而言，这篇论文为如何提升LLMs在代理任务上的性能提供了有价值的见解和方法，并通过实验展示了显著的性能提升。

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