ABBEL: Treinando LLMs para Atualizar Crenças para Interações Eficientes de Longo Prazo
ABBEL é uma estrutura para treinar modelos de linguagem a atualizarem crenças na forma de estados textuais, permitindo compressão eficiente de contexto durante interações de longo prazo. O método utiliza a graduação de crenças por meio da reconstrução de observações, reduzindo a diferença com modelos de contexto completo em programação colaborativa e outras tarefas.
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Alibaba/Qwen
BAIR (Berkeley AI)27.07 · 07:02
