在本文中,我们引入了一种新颖的学习范式,用于自适应大语模型(LLM)代理,该模型消除了对基础LLM的微调需求。现有方法通常是刚性的,依赖于静态,手工的反射工作流,或计算密集型,需要LLM模型参数的梯度更新。相比之下,我们的方法可以通过基于内存的在线增强学习来实现低成本的持续适应 ...
在本文中,我们引入了一种新颖的学习范式,用于自适应大语模型(LLM)代理,该模型消除了对基础LLM的微调需求。现有方法通常是刚性的,依赖于静态,手工的反射工作流,或计算密集型,需要LLM模型参数的梯度更新。相比之下,我们的方法可以通过基于内存的在线增强学习来实现低成本的持续适应 ...