ABBEL: Entrenando LLMs para Actualizar Creencias para una Interacción Eficiente a Largo Plazo
ABBEL es un marco para entrenar modelos de lenguaje en la actualización de creencias en forma de estados textuales, permitiendo una compresión eficiente del contexto durante interacciones de largo plazo. El método utiliza la calificación de creencias mediante la reconstrucción de observaciones, reduciendo la brecha con modelos de contexto completo en programación colaborativa y otras tareas.
Cursor
Alibaba/Qwen
BAIR (Berkeley AI)27.07 · 07:02
