RIMRULE：神经符号规则注入改进LLM工具使用
分析
RIMRULE提出了一种通过动态注入从失败轨迹中提取的规则来增强LLM工具使用的有前景的方法。使用MDL进行规则整合以及学习到的规则在不同LLM之间的可移植性尤其值得注意。未来的研究应侧重于在更复杂的现实场景中的可扩展性和鲁棒性。
引用
“从失败轨迹中提取紧凑、可解释的规则，并在推理过程中将其注入到提示中，以提高任务性能。”
RIMRULE提出了一种通过动态注入从失败轨迹中提取的规则来增强LLM工具使用的有前景的方法。使用MDL进行规则整合以及学习到的规则在不同LLM之间的可移植性尤其值得注意。未来的研究应侧重于在更复杂的现实场景中的可扩展性和鲁棒性。
“从失败轨迹中提取紧凑、可解释的规则，并在推理过程中将其注入到提示中，以提高任务性能。”