ReAct

ReAct 项目介绍

ReAct 项目是一项结合推理与行动能力的研究，通过语言模型的高级提示技术来增强其表现能力。它主要聚焦于如何在语言模型中实现推理和行动的有机结合，以提升其在多种任务上的表现。此项目的详细成果已发表于 ICLR 2023 的论文《ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models》中。

如何开始

要开始使用 ReAct 项目，首先需要一个 OpenAI API 密钥，并将其存储在环境变量 OPENAI_API_KEY 中。有关如何安全地存储和使用此密钥，可以参考 OpenAI 的最佳实践指南。

接着，需要安装指定的 Python 包 openai，并按照AlfWorld 仓库的安装指导来安装 alfworld 包。

实验内容

ReAct 项目通过一系列实验来验证其有效性。已经设置好几种不同任务的运行环境，包括 HotpotQA、FEVER、AlfWorld 以及 WebShop。这些任务中，HotpotQA 和 FEVER 都有较大的验证集，因此我们随机选取了 500 个样本进行实验。

实验结果表明，PaLM 模型和 GPT-3 模型在不同任务上表现出各自的优势。以下是具体实验数据表现：

• HotpotQA：PaLM 模型的评分为 29.4，而 GPT-3 达到了 30.4。
• FEVER：PaLM 得分 62.2，与之对比，GPT-3 得分 54。
• AlfWorld：此任务的成功率上，PaLM 达到 70.9%，而 GPT-3 超过其表现达 78.4%。
• WebShop：PaLM 在该任务中的成功率为 40%，GPT-3 则为 35.8%。

这些结果显示了在不同情境下，两种模型的各自潜力与限度，这为后续进一步的模型优化提供了有力的参考。

引用信息

如需引用本项研究，请使用以下 BibTeX 信息：

@inproceedings{yao2023react,
  title = {{ReAct}: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models},
  author = {Yao, Shunyu and Zhao, Jeffrey and Yu, Dian and Du, Nan and Shafran, Izhak and Narasimhan, Karthik and Cao, Yuan},
  booktitle = {International Conference on Learning Representations (ICLR) },
  year = {2023},
  html = {https://arxiv.org/abs/2210.03629},
}

总的来说，ReAct 项目展现了一条增强语言模型推理与行动能力的新路径，为人工智能的广泛应用提供了新的视角和工具。读者感兴趣的话可点击这里查看论文。