领域知识信念分级使 ABBEL 能够匹配或超越完整上下文的学习效率
在 CombinationLock 中，配备领域知识信念分级器（通过对历史计算统计量并检验其能否从信念状态重建）的 ABBEL，实现了比完整上下文模型更高的学习效率。
支持这项说法
教 LLM 更新信念以实现高效的长周期交互
此外，在 CombinationLock 中，我们证明了配备利用领域知识的信念分级器（通过对历史计算有用的统计量并检验这些统计量能否从信念状态重建）的 ABBEL，能够实现比完整上下文（FULL CTX）模型更高的学习效率。
原始摘录
Additionally, in CombinationLock, we demonstrate that ABBEL with a belief grader which leverages domain knowledge (by computing useful statistics over the history and checking that they can be reconstructed from the belief state), enables even higher learning efficiency than full context (FULL CTX) models.