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Step-Advantage Policy Distillation

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  1. TOOL · CL_312335 ·

    新的SAPD方法在无需与环境交互的情况下，利用离线数据训练LLM代理

    研究人员开发了一种名为Step-Advantage Policy Distillation (SAPD) 的新方法，以使用现有的离线数据更有效地训练大型语言模型 (LLM) 代理。这种方法允许代理从过去的交互中学习，而无需重新访问环境，从而避免了监督微调中常见的灾难性遗忘。SAPD分解了多轮轨迹，并使用相对步优势信号来稳定训练，在ALFWorld和WebShop等基准测试中，与现有方法相比，其性能有所提高，训练速度也更快。