Метакогнитивная дешифровка: эффективное заключение для диффузионных языковых агентов

arXiv: 261 030.37642v1 Annualce Type: New Humber Abstract: Difflusion Language Models предлагает многообещающий путь к эффективным агентам посредством параллельного генерации символов. Однако эффективное взаимодействие требует адаптации как в тех случаях, когда используются расчеты, так и в том объеме, который составляется текст. Мы введем метакогнитивный контроллер, который будет направлять процесс диффузии с учетом потребностей текущего реагирования и взаимодействия агента с окружающей средой. Она учится, когда завершить символы и как далеко должно протянуться поколение, уменьшая общий расчет в рамках ответов. Наш контроллер, легкий винт для диффузионной магистралью, обучен на траекториях агента балансировать правильность и стоимость генерации. Этот подход увязывает процесс формирования агента с взаимодействием, которое обслуживает агент. Эксперименты по пяти контрольным показателям показывают, что наш подход позволяет сократить в среднем на 20,6% показатель НОУ по сравнению с наиболее эффективным базовым показателем при сохранении конкурентоспособной точности задач. Студентка