据品玩 11 月 13 日报道,艾伦人工智能研究所近期联手萨尔大学和北卡罗来纳大学的学者,推出了一项名为 ADaPT 的新方法,用于解决复杂任务中的执行困难问题。
ADaPT 利用大型语言模型进行交互式决策任务,并动态地分解和规划复杂子任务,以适应环境和 LLM 的能力。ADaPT 通过递归地分解子任务,以适应任务复杂性和 LLM 能力,从而解决了现有方法在任务复杂性方面的不足。实验结果表明,ADaPT 在 ALFWorld、WebShop 和 TextCraft 等任务中的成功率显著高于现有基准方法,最高可达 28.3%。
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