论文提出MultiAgent-OPD端到端训练层级多智能体系统
一篇Hugging Face每日论文提出MultiAgent-OPD方法，结合策略内蒸馏与强化学习，端到端联合训练共享参数的Leader-Searcher-Answerer多智能体团队。冻结的Teacher模型为Searcher提供过程监督，Leader和Answerer分别从团队成功和候选答案正确性中学习。在七个数据集上达到38.68% macro avg@4，优于对比方法。
要点速览
- 01提出MultiAgent-OPD，结合策略内蒸馏与强化学习，联合训练共享参数的Leader-Searcher-Answerer团队
- 02先用答案正确性训练Teacher，再由冻结Teacher对学生生成的搜索和摘要token打分，提供局部过程监督
- 03Leader从团队成功学习，Answerer从候选答案正确性学习
- 04在七个数据集上达到38.68% macro avg@4，比Prompted Critic高4.06个百分点，比C-MAS + RL高2.61个百分点
- 05团队在四次尝试内解答的问题更多
原文来自 Hugging Face 每日论文，版权归原作者所有。中文标题和摘要由 AI 根据原文自动生成，可能有误，请以原文为准。