Algomatic Tech Blog

Algomaticの開発チームによる Tech Blog です

2024-03-19から1日間の記事一覧

LangGraph を用いた LLM エージェント、Plan-and-Execute Agents の実装解説

はじめに こんにちは。Algomatic LLM STUDIO 機械学習エンジニアの宮脇(@catshun_)です。 Wang+’23 - A Survey on Large Language Model Based Autonomous Agents ChatGPT が発表されてからおよそ 1 年が経ち、AutoGPT, BabyAGI, HuggingGPT, Generative A…

計画に基づく LLM 推論において並列実行可能な計画編成を行う LLM Compiler の解説

LLM エージェントにおける基本機能の一つである計画立案について、タスクリストを並列に実行する LLM Compiler について解説します。逐次的にタスクを処理する ReAct よりも高いトークン効率とレイテンシを実現しつつ、ReAct よりも一貫して高い正解率を達成…

計画立案による思考と行動の切り分けによってトークン効率の良い推論を実現する ReWOO の論文紹介

LLM エージェントにおける基本機能の一つである計画立案について、計画と実行の2段階による推論を行う ReWOO について解説します。ReWOO では Decomposed-first な推論を行うため ReAct よりもトークン消費の効率が良く、同程度の正解率を実現します。

Let's think step by step を超える?計画立案を伴う Plan-and-Solve Prompting の論文紹介

LLM エージェントにおける基本機能の一つである計画立案について、その先駆けとなる Plan-and-Solve Prompting について解説します。Zero-shot Prompting (step-by-step に答えて)よりも一貫して正解率の高いプロンプトを提案しています。