На этой странице представлена модель Llama2-7b, обученная с использованием набора данных Agent-FLAN. Он точно настраивается на AgentInstruct и Toolbench за счет применения конвейера генерации данных, предложенного в документе Agent-FLAN, который обладает сильными возможностями для решения различных задач агента и использования инструментов ~ > Модели большого языка с открытым исходным кодом (LLM) достигли больших успехов в различных задачах НЛП, однако они все еще намного уступают моделям на основе API, выступая в качестве агентов. Как интегрировать способности агентов в общие программы LLM, становится важной и актуальной проблемой. В этой статье впервые приводятся три ключевых наблюдения: (1) нынешний корпус обучения агентов запутан как следованием форматам, так и рассуждениями агентов, что значительно отклоняется от распределения данных предварительного обучения; (2) LLM демонстрируют разную скорость обучения возможностям, необходимым для задач агента; и (3) современные подходы имеют побочные эффекты при улучшении способностей агентов за счет введения галлюцинаций. Основываясь на вышеизложенных выводах, мы предлагаем Agent-FLAN для эффективной настройки языковых моделей для агентов. Благодаря тщательной декомпозиции и переработке учебного корпуса Agent-FLAN позволяет Llama2-7B превзойти предыдущие лучшие разработки на 3,5 % по…
Модальности:
Генерация текста
Задача: Генерация текста
Автор: internlm
Теги: internlm, agent, tool, custom_code
Лайков: 20 | Загрузок: 27
Описание основано на материалах HuggingFace. Перевод выполнен автоматически.
