研究人员开发了一种多智能体大型语言模型,该模型能够学习何时求助于人类输入。该模型使用GRPO在考虑成本的奖励系统上进行训练,并且每次求助都会被用作监督微调数据。这使得模型能够逐步整合人类的专业知识,并且可调的成本参数允许在部署期间在准确性和人工干预预算之间进行权衡。 AI
影响 引入了一种新颖的多智能体LLM训练方法,实现了与人类专家自适应协作。
排序理由 该集群描述了一篇新颖的研究论文,详细介绍了一种训练多智能体LLM的新方法。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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