1. 复杂任务解决能力出色：MARFT 借助强化学习微调（RFT），使基于大型语言模型（LLM）的多智能体系统（LaMAS）在解决复杂任务方面表现出色。它能高效分解复杂指令为子任务并分配给各智能体，这些智能体通过自然语言交互，动态共享目标、协商策略及协调行动。在物流场景下，可优化智能体协作，实现应急物资高效配送。2. ...
多智能体微调概述 . 首先使用多智能体辩论和多数投票创建微调数据集(左)。然后使用这些数据集微调生成和批评代理(右)。在微调生成模型时,我们使用多数投票结果(“正确”输出)选择每个智能体的第一轮响应。然后使用最终轮次的响应微调批评模型,基于响应是否匹配多数投票结果(“正确”和“错误”输出的混合)。微调后的模...
为解决单智能体微调语言模型性能提升受限的问题,本文提出了一种多智能体微调框架,通过多智能体交互生成多样化的训练数据,分别微调生成智能体和评估智能体,迭代提升模型性能和泛化能力,并在多个推理任务上取得显著效果。 论文介绍 大型语言模型 (LLMs),例如 GPT-3.5 和GPT-4,在语言生成、理解和翻译任务中展现了卓越的...
实验结果表明,多智能体微调的KL散度在迭代过程中保持较高水平,而单智能体微调的KL散度则较低。 模型间的KL散度:计算微调后的模型与原始模型之间的KL散度,多智能体微调的评论和生成模型与原模型相比,具有更高的KL散度,说明其具有更好的多样性。 以上这些结果都表明,多智能体微调能够有效地保持模型答案的多样性,从而...
为了突破单模型自我改进的瓶颈,麻省理工学院、哈佛大学、斯坦福大学和谷歌Deepmind的联合研究团队提出了一种新的多智能体微调方法,通过在多代理语言模型社会中进行微调,利用不同模型间的互动生成数据,从而在更多轮次的微调中实现自主改进。 研究的核心在于多智能体微调的概念及其在提升LLMs性能和多样性方面的应用。多智能...
论文提出了一种全新框架——多智能体微调(Multiagent Finetuning),通过组建由多个语言模型组成的“智能体社会”,实现协作与自我提升: 智能体角色分工:将模型分为“生成智能体”和“评论智能体”。生成智能体负责提供初步答案,评论智能体对其进行批判性评估和改进,形成高质量反馈闭环。
近年来,为了加强大型语言模型(Large-Language Models, LLM)实时信息处理、解决专业问题的能力,催生了工具调用智能体(Tool Integrated Agent)概念,该方向旨在让LLM智能地决定何时及如何利用外部工具解决复杂问题。目前工具调用智能体的研究不仅限于闭源LLM如GPT-4,还聚焦于通过在工具使用数据集上微调开源LLM,开发可定制化工...
【企业级实战】10分钟带你用DeepSeek+Dify从0到1搭建智能体,windows系统手把手教学,企业级AI Agent运用,实现数据查询、模型微调共计3条视频,包括:【Agent认知篇】Agent的定义与应用、【实战篇】DeepSeek+Dify搭建AI Agent私人助手、【AI大模型认知篇】课程大纲等,UP主
深圳科创企业的智能法务平台给出示范大模型微调使其通晓各地法规差异知识库配备百万判例数据库智能体则实时对接政务审批系统 三者的化学反应正在各领域爆发医疗领域堪称典范中山医院的消化道早筛系统微调模型负责判断肿瘤类型知识库检索最新治疗方案智能体统筹多科室会诊流程电商平台的双11实战更值得玩味智能体根据用户偏好生成...
大型语言模型(LLM)的发展推动了多模态智能体的进步,这些模型通常被用作调用外部工具的控制器。本文提出了一种多模态智能体微调方法,通过自动生成多模态工具使用数据,并将视觉语言模型(VLM)作为控制器进行调优,从而实现强大的工具使用推理能力。在这个项目中,我们提出了高质量智能体轨迹生成方法,创建了一个包含20K轨迹数...