CurateEvo

新框架CurateEvo增强LLM Agent训练后数据策展 · 追踪2个来源

研究人员开发了CurateEvo，一个用于动态演进数据策展策略的新框架，以改进大型语言模型（LLM）Agent的训练后阶段。这种由失败驱动的方法通过分析失败的轨迹来迭代地优化策展方法，从而为微调和强化学习提供更有效和高效的数据准备。在ACEBench-Agent和tau^2-Bench等基准上的实验表明，CurateEvo的性能持续优于现有的策展技术，提高了Agent的性能并降低了开销。