GPT-4に上手に「買い物のおつかい」を頼めるLLMフレームワークが開発されました。
Tencentなどによる発表です。
○ Kaixin Ma et al., “LASER: LLM Agent with State-Space Exploration for Web Navigation”
ネットショッピングなど「ウェブ上の自律的行動」を行わせるのは、LLMの便利な使い方の一つになるとして期待されています。
しかし、エラーが起きたときの対処や、選択肢が多いときの対処などをカバーするのは非現実的とも思われてきました。
研究者らは、この課題を解決しています。
■方法論
LLMエージェントを以下の方法で強化します。
① タスク実行中に出くわす状態を定義する
② 各状態でとるべきアクションを定義する。
■実験と結果
Amazonでのショッピングを上手にできるか実験され、結果が得られました。
① 1,181,436のアイテムから適切な商品を選ぶタスクを実行
② 成功率：75.6%（人間と近い成功率）
③ 報酬：82.1%（効率なども含めた成績）
■展望に関する考察
① 現在は「おつかい上手」だが、今後は「人間を買い物上手にさせる」存在になる可能性がある
② 企業の資材調達部や購買部の業務をサポートする可能性がある
③ レビューの真偽性をチェックする機能が追加される可能性がある
④ ユーザーの嗜好性を学習してさらに効率的な買い物をする可能性がある
