291531記事公開中

トレンドワード
  2. AIベンチマークリサーチ
  3. 論文研究
  4. RAGEN: マルチターン強化学習によるLLMエージェントの自己進化の理解
2 分で読了
3 views

RAGEN: マルチターン強化学習によるLLMエージェントの自己進化の理解

さらに深い洞察を得る

AI戦略の専門知識を身につけ、競争優位性を構築しませんか？

AIBR プレミアム
年間たったの9,800円で
“AIに詳しい人”として
一目置かれる存在に！

プレミア会員になって、山ほどあるAI論文の中から効率よく大事な情報を手に入れ、まわりと圧倒的な差をつけませんか？

詳細を見る
【実践型】
生成AI活用キャンプ
【文部科学省認可】
満足度100%の生成AI講座
3ヶ月後には、
あなたも生成AIマスター！

「学ぶ」だけではなく「使える」ように。
経営者からも圧倒的な人気を誇るBBT大学の講座では、3ヶ月間質問し放題！誰1人置いていかずに寄り添います。

詳細を見る

ケントくん

おっ博士！今日はどんな話題でAIを教えてくれるんだ？

マカセロ博士

今日は「RAGEN」という研究について話そうかの。これはAIが自分をどう進化させるのかを理解しようとする興味深い研究じゃ。

ケントくん

AIが自分を進化させるってどういうこと！？なんかSFみたいだな！

マカセロ博士

そうじゃろう。簡単に言うと、AIが自分の行動を振り返り、効率よくタスクを学習し改善するというプロセスを研究しているんじゃ。

記事本文

RAGENという研究は、大規模言語モデル（LLM）エージェントがどうやって自らを進化させるかを探求するものである。本研究では、マルチターン強化学習を用いて、エージェントが複数回の試行を通して自身の能力を最適化する過程を分析している。これにより、LLMエージェントがどのように自己評価を行い、より優れた性能を発揮するかが明らかにされる。

引用情報

著者情報、RAGEN: Understanding Self-Evolution in LLM Agents via Multi-Turn Reinforcement Learning, ジャーナル名、2023年

監修者

阪上雅昭（SAKAGAMI Masa-aki）
京都大学　人間・環境学研究科　名誉教授

論文研究シリーズ
前の記事
PowerSensor3：高速で高精度なオープンソース電力測定ツール
（PowerSensor3: A Fast and Accurate Open Source Power Measurement Tool）
次の記事
心不全患者を支援する会話アシスタント：ニューロシンボリック設計とChatGPTの比較
(Conversational Assistants to support Heart Failure Patients: comparing a Neurosymbolic Architecture with ChatGPT)
関連記事
スペクトログラム摂動による説明可能な音声→テキスト生成
（SPES: Spectrogram Perturbation for Explainable Speech-to-Text Generation）
Extremes of Structural Causal Models
（構造的因果モデルの極値挙動）
協調フィルタリングとコンテンツベース推薦システムのオンラインとオフライン評価
(Online and Offline Evaluations of Collaborative Filtering and Content Based Recommender Systems)
検証器支援型言語生成のクエリ複雑性について
（On the Query Complexity of Verifier-Assisted Language Generation）
すべてはつながっている：テスト時の記憶化、注意バイアス、保持、オンライン最適化の旅
（It’s All Connected: A Journey Through Test-Time Memorization, Attentional Bias, Retention, and Online Optimization）
保守的射影に基づく流体—運動論スペクトルソルバーのデータ駆動型モデル次元削減
（Conservative projection-based data-driven model order reduction of a fluid-kinetic spectral solver）
この記事をシェア

有益な情報を同僚や仲間と共有しませんか？

AI技術革新 - 人気記事
ブラックホールと量子機械学習の対応
（Black hole/quantum machine learning correspondence）
  • 論文研究
生成AI検索における敏感なユーザークエリの分類と分析
（Taxonomy and Analysis of Sensitive User Queries in Generative AI Search System）
  • 論文研究
DiReDi：AIoTアプリケーションのための蒸留と逆蒸留
（DiReDi: Distillation and Reverse Distillation for AIoT Applications）
  • 論文研究

PCも苦手だった私が

“AIに詳しい人“
として一目置かれる存在に！
  • AIBRプレミアム
  • 実践型生成AI活用キャンプ
あなたにオススメのカテゴリ
論文研究
最新記事
連続的感情予測における動的難易度認識学習
（Dynamic Difficulty Awareness Training for Continuous Emotion Prediction）
  • 論文研究
地理時空重み付きニューラルネットワークによる衛星観測を用いた地上PM2.5推定
（Geographically and Temporally Weighted Neural Networks for Satellite-based Mapping of Ground-level PM2.5）
  • 論文研究
可視的類似性に基づく転移学習でブラックボックスを発達的に最適化する
（Developmental Bayesian Optimization of Black-Box with Visual Similarity-Based Transfer Learning）
  • 論文研究
クロスドメインを用いた店舗推薦の新手法
（A novel approach for venue recommendation using cross-domain techniques）
  • 論文研究
不正確なヘッセ行列と勾配で動く確率的二次法の実用化
（Stochastic Second-order Methods for Non-convex Optimization with Inexact Hessian and Gradient）
  • 論文研究
DBLSTMベース音声変換における誤差低減ネットワーク
（Error Reduction Network for DBLSTM-based Voice Conversion）
  • 論文研究
さらに深い洞察を得る

AI戦略の専門知識を身につけ、競争優位性を構築しませんか？

AIBR プレミアム
年間たったの9,800円で
“AIに詳しい人”として一目置かれる存在に！

プレミア会員になって、山ほどあるAI論文の中から効率よく大事な情報を手に入れ、まわりと圧倒的な差をつけませんか？

詳細を見る
【実践型】
生成AI活用キャンプ
【文部科学省認可】
満足度100%の生成AI講座
3ヶ月後には、あなたも生成AIマスター！

「学ぶ」だけではなく「使える」ように。
経営者からも圧倒的な人気を誇るBBT大学の講座では、3ヶ月間質問し放題！誰1人置いていかずに寄り添います。

詳細を見る

AI Benchmark Researchをもっと見る

今すぐ購読し、続きを読んで、すべてのアーカイブにアクセスしましょう。

続きを読む