α-UMi系统表现显著超过了ChatGPT和工具调用开源模型ToolLLaMA,性能与GPT-4比肩。值得一提的是,ToolLLaMA需要8192的输出长度以获得令人满意的结果,而α-UMi只需要4096的输入长度,得益于多模型框架带来的更灵活的prompt设计。在多模型协作框架模型的微调方案对比上,直接微调三个模型、或单个模型多任务微调均无法使多...
Multi-LLM团队 投稿 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI真·“三个臭皮匠,顶个诸葛亮”—— 基于 开源小模型的三个Agent协作,比肩GPT-4的工具调用效果!话不多说,直接来看两个系统执行记录。 用户表示自己是一个音…
接着,在第二阶段中,研究人员对工具调用Agent任务的训练数据进行重构,分解成生成rationale,生成工具交互action和生成最终回复三个子任务,并将第一阶段训练好的Single-LLM Agent底座复制三份,分别在不同子任务上进一步微调。 性能比肩GPT-4 静态...
性能比肩GPT-4 静态评估 在静态评估中,本文将所有对比baseline的输出结果与标注输出进行对比,可以看到: α-UMi系统表现显著超过了ChatGPT和工具调用开源模型ToolLLaMA,性能与GPT-4比肩。 值得一提的是,ToolLLaMA需要8192的输出长度以获得令人满意的结果,而α-UMi只需要4096的输入长度,得益于多模型框架带来的更灵活的pr...
- 三个基于开源小模型的Agent协作,比肩GPT-4的工具调用效果。 - α-UMi是中山大学和阿里通义实验室联合提出的基于开源小模型的多模型协作Agent框架。 - α-UMi通过微调多个开源小模型,在工具调用等数据集效果比肩GPT-4。 - α-UMi的优势包括灵活的prompt设计、GLPFT多阶段微调范式和多模型协作框架。 - α-UMi...
基于开源小模型的三个Agent协作,比肩GPT-4的工具调用效果! 话不多说,直接来看两个系统执行记录。 用户表示自己是一个音乐爱好者,想探索不同的音乐流派以及音乐家。他在指令中指定模型使用Deezer和Shazam的API来搜寻一些音乐曲目以及相应艺术家信息。 之后饰演三个不同的角色的Agent分工协作,在两步之内完成了任务。
基于开源小模型的三个Agent协作,比肩GPT-4的工具调用效果! 话不多说,直接来看两个系统执行记录。 用户表示自己是一个音乐爱好者,想探索不同的音乐流派以及音乐家。他在指令中指定模型使用Deezer和Shazam的API来搜寻一些音乐曲目以及相应艺术家信息。 之后饰演三个不同的角色的Agent分工协作,在两步之内完成了任务。
④目前OpenAI遥遥领先,颇具口碑的项目是「Deep Research」,但对市场的制霸能力,已经不及GPT-4独王时代的三分之一。⑤OpenAI无法独霸的原因,应该是预训练的见顶,OpenAI还有一些极高端数据的优势(据说是有他们的人工亲手打造的),但整体不再具备优势。⑥接下来是Agent时代,这会是一个真正的大时代。OpenAI提前准备好...