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做网站不难吧,怎么查询域名是否备案,app网站建设 - 百度,简单 网站让LLM边想边做#xff1a;ReAct范式解锁推理与行动协同新可能 论文核心信息 论文标题#xff1a;REACT: SYNERGIZING REASONING AND ACTING IN LANGUAGE MODELS#xff08;ReAct#xff1a;语言模型中推理与行动的协同#xff09;发表会议#xff1a;ICLR 2023#xf…让LLM边想边做ReAct范式解锁推理与行动协同新可能论文核心信息论文标题REACT: SYNERGIZING REASONING AND ACTING IN LANGUAGE MODELSReAct语言模型中推理与行动的协同发表会议ICLR 2023国际表征学习大会作者团队来自普林斯顿大学与谷歌大脑团队Shunyu Yao、Jeffrey Zhao等核心代码与项目页https://react-lm.github.io/关键贡献提出一种简单却高效的提示范式让大型语言模型LLMs交替生成推理轨迹与任务动作实现两者深度协同解决纯推理的幻觉问题与纯动作的盲目性缺陷。一、为什么需要「边想边做」的AI人类解决问题的核心能力在于将「思考」与「行动」无缝结合——做饭时会根据食材调整方案查资料时会通过搜索补充认知这种协同让我们能快速适应未知场景。但传统AI模型却陷入了「两极分化」纯推理模型如Chain-of-Thought仅依赖内部知识推导容易产生事实幻觉比如编造不存在的文献和错误传播就像闭门造车纯动作模型如部分交互Agent只会机械执行预设操作缺乏目标规划和环境反馈整合常常陷入无效循环比如反复点击无意义按钮。针对这一痛点ReAct范式应运而生它让LLM在解决任务时既像人类一样「思考下一步该做什么」又能通过实际行动获取外部信息形成「推理→行动→反馈→再推理」的闭环。二、ReAct的核心设计推理与行动的双向奔赴ReAct的设计思路十分简洁核心是「扩展动作空间结构化提示」具体可拆解为三个关键点1. 动作空间升级新增「思考」维度在传统任务动作如搜索、点击、操作物体基础上ReAct为模型新增了「语言推理空间」。这些推理轨迹Thought不直接影响外部环境却能更新模型的上下文认知比如目标分解「要回答这个问题我需要先搜索A再查找B的相关信息」状态跟踪「已经找到生菜下一步该去水槽清洗」异常处理「搜索结果没有相关内容换个关键词试试」。2. 任务适配一套框架搞定多场景ReAct的通用性极强论文中成功适配了四类典型任务核心是为不同场景定义专属动作空间知识密集型任务HotpotQA多跳问答、Fever事实核查对接维基百科API支持「搜索实体→查找关键词→提交答案」三类动作交互式决策任务ALFWorld文本游戏、WebShop电商购物适配虚拟环境操作如「前往橱柜→拿起物品」和网页交互如「搜索商品→筛选属性→下单购买」。3. 提示设计少量示例即可激活协同能力ReAct无需大规模训练数据仅需1-6个人工标注的「思考-动作-反馈」轨迹作为示例就能引导模型学会协同模式。示例格式清晰直观以HotpotQA为例思考1我需要先搜索科罗拉多造山运动找到其东段延伸的区域再查询该区域的海拔范围。动作1search[Colorado orogeny]观察1科罗拉多造山运动是发生在科罗拉多及周边地区的造山事件。思考2未提及东段延伸区域需要进一步查找「东段」相关信息。动作2lookup[eastern sector]观察2东段延伸至大平原高地被称为中央平原造山运动。...这种结构化提示让模型快速理解「思考指导动作动作补充思考」的逻辑。三、实验结果实力碾压传统方法论文在四类 benchmark 上进行了全面测试ReAct的表现堪称惊艳1. 知识类任务告别幻觉事实更可靠在Fever事实核查任务中ReAct准确率达60.9%超越纯推理的CoT56.3%彻底解决幻觉问题ReAct幻觉率0% vs CoT 56%在HotpotQA多跳问答中ReAct与CoT-SC自洽链思组合后精确匹配度EM达35.1%显著优于单一方法更关键的是ReAct能通过实时搜索获取最新信息成功修正了数据集中过时的答案标签。2. 决策类任务少量示例超越大规模训练ALFWorld文本游戏ReAct最佳成功率71%比依赖10万条专家轨迹训练的模仿学习模型BUTLER高出34个百分点即使最差表现48%也碾压基线WebShop电商购物ReAct成功率40%比模仿强化学习方法高出10个百分点能精准识别用户需求与产品属性的匹配关系。3. 微调潜力小模型也能逆袭用3000条ReAct正确轨迹微调小参数模型PaLM-8B后其性能竟超越了未微调的超大参数模型PaLM-540B证明「推理-行动」协同是可迁移的核心技能。四、ReAct的独特优势与局限核心优势高可信度与外部环境交互让推理有事实依据成功模式中假阳性率仅6%CoT为14%强可解释性推理轨迹清晰展示模型决策过程人类可直接通过编辑思考修正模型行为高通用性一套框架适配问答、核查、游戏、购物等多类任务少量示例即可快速迁移数据高效无需大规模标注1-6个示例就能激活能力微调仅需3000条轨迹。现存局限推理灵活性不足结构化的「思考-动作」流程导致推理错误率47%高于纯CoT16%部分场景会陷入重复思考依赖外部反馈质量知识类任务中23%的错误源于无效搜索结果环境交互质量直接影响性能上下文长度限制复杂任务的长轨迹可能超出LLM的上下文窗口。五、未来展望ReAct的更多可能ReAct为LLM的实际应用打开了新思路未来潜力巨大多任务训练将更多场景如办公自动化、机器人控制纳入训练打造通用协同Agent融合强化学习通过奖励机制优化推理质量减少无效思考与动作人机协同优化利用人类实时编辑推理轨迹的能力快速修正模型行为适配复杂真实场景扩展动作空间结合多模态输入图像、语音让推理与更丰富的物理世界动作协同。结语ReAct的成功证明LLM的潜力不仅在于「会思考」或「会行动」更在于「边想边做」的协同能力。这种贴近人类认知模式的范式不仅解决了传统模型的关键缺陷还大幅提升了模型的可信度与可解释性。随着技术的进一步优化相信ReAct将成为打造实用型AI Agent的核心技术之一让AI在更多真实场景中展现出灵活、可靠的问题解决能力。如果想快速体验ReAct可访问项目官网获取代码与示例提示不妨尝试用它解决你的专属任务感受「思考行动」的双重威力