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教导大型语言模型更新信念,以实现高效的长时序交互

ABBEL与传统递归摘要方法的对比概述。信念取代了完整的交互历史,作为智能体的工作上下文;而信念分级通过监督每个信念状态的内容来提升性能。随着任务视野的扩展,语言模型的上下文容量终究难以无限增长。自我摘要能够生成简洁且可解释的上下文,但会显著降低性能,尤其是在高质量数据稀缺的人工辅助领域,例如协作式代码生成。我们通过ABBEL来解决这一问题:这是一种框架,以自然语言形式的信念状态来隔离并监督摘要中的信息内容。动机:递归摘要的成本 为了让语言模型能够有效协助处理诸如软件开发等日益复杂的任务

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