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Mind Evolution论文 – 增强LLM复杂规划能力的进化方法

Mind Evolution 是一种通过进化搜索策略增强大型语言模型(LLMs)处理复杂自然语言规划任务的方法。它借鉴了生物进化的思想,通过生成、重组和优化解决方案来提升LLM的性能。该方...

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AI交流(进群备注:)

Mind Evolution 是一种通过进化搜索策略增强大型语言模型(LLMs)处理复杂自然语言规划任务的方法。它借鉴了生物进化的思想,通过生成、重组和优化解决方案来提升LLM的性能。该方法在多个基准测试中表现出色,尤其是在TravelPlanner和Natural Plan等任务中,成功率超过98%。其核心策略是利用LLM进行生成、重组和优化,避免了传统形式化问题求解的需求,适用于难以形式化的任务。

Mind Evolution的特点:

  • 1. 基于遗传算法的搜索策略
  • 2. 支持种群管理、选择、交叉和变异
  • 3. 使用多岛屿机制保持多样性
  • 4. 通过关键对话(RCC)进行解决方案优化
  • 5. 可调整的超参数(如生成次数)
  • 6. 无需形式化问题定义,仅需解决方案评估器

Mind Evolution的功能:

  • 1. 增强LLM在旅行规划任务中的表现
  • 2. 优化自然语言计划生成
  • 3. 用于难以形式化的复杂问题求解
  • 4. 在需要推理时计算的场景中提升LLM效率
  • 5. 适用于开发LLM评估器的多样化任务

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