这八个步骤,完成的主要者就是我们的硅基生物(LLM模型加各种算法) 综述写作的准备条件 1.GPT4的账号(在知乎上有各种申请教程,完成不会超过10分钟) 2.colab账号(申请一个google账号就自动开工,这个申请工作更简单) 3.代码已经封装好,即使零代码基础的同学也可以玩的很溜,只要有颗平和的心跟着我看下去 综述写作实...
要将HuggingGPT 投入实际使用,需要解决几个挑战:(1)需要提高效率,因为 LLM 多轮推理和与其他模型的交互都会减慢该过程;(2)它依赖于长上下文窗口来传达复杂的任务内容;(3)提高 LLM 输出和外部模型服务的稳定性。 API-Bank(Li et al. 2023)是评估工具增强型LLM性能的基准。它包含53个常用的API工具,完整的工具增...
9月19日，Jim Fan转发了一篇来自复旦NLP团队对基于LLM的Agent的综述。Agent是能够感知自身所处环境、自我决策并采取行动的人工智能实体。该论文介绍了基于LLM Agent的一般概念框架，包括大脑、感知和行动；以及LLM Agent的应用场景、由LLM Agent组成的社会等。还讨论了LLM Agent领域中的一系列关键议题和开放性问题。有...
随着GPT-3.5和GPT-4等大型语言模型（LLM）的出现，零样本和少样本的上下文学习技术得到应用，也在谈判对话任务中得到应用。[29]将LLM应用于谈判场景，而[30]则将其用于“狼人”游戏。[31]提出了评估LLM Agent战略规划和执行能力的框架。在这些应用中，LLM作为Agent与其他LLM在特定情境下协商，以实现预定目标。3....
🏆🏆🏆在上一篇文章中,我们介绍了如何部署MetaGPT到本地,获取OpenAI API Key并配置其开发环境,并通过一个开发小组的多Agent案例感受了智能体的强大,在本文中,我们将对AI Agent的理论体系做一个综述,并且介绍一些最新的多智能体框架;希望各位读者喜欢! 一、介绍 AI Agent是一个以大语言模型(LLM)为核心的程序...
本文会对基于LLM的Agent做一个全面概述,包括为什么LLM适合作为Agent的基础,以及包含三个主要组成部分:大脑(brain)、感知(perception)和行动(action)的框架,并可以根据不同的应用进行定制。 一、为什么LLM适合作为Agent大脑的主要组成部分? 知识获取能力:通过在大规模文本数据上的预训练,能够获得丰富的知识,包括语言知识、...
9月19日,Jim Fan转发了一篇来自复旦NLP团队对基于LLM的Agent的综述。 Agent是能够感知自身所处环境、自我决策并采取行动的人工智能实体。 该论文介绍了基于LLM Agent的一般概念框架,包括大脑、感知和行动;以及LLM Agent的应用场景、由LLM Agent组成的社会等。
近期,复旦大学自然语言处理团队(FudanNLP)推出 LLM-based Agents 综述论文,全文长达 86 页,共有 600 余篇参考文献!作者们从 AI Agent 的历史出发,全面梳理了基于大型语言模型的智能代理现状,包括:LLM-based Agent 的背景、构成、应用场景、以及备受关注的代理社会。同时,作者们探讨了 Agent 相关的前瞻开放问题,对...
通过在工具学习数据集上微调LLMs的参数来提高工具选择的能力。 例如,Toolbench和TRICE等方法通过微调和行为克隆来增强LLMs的工具使用能力。 工具调用(Tool Calling) 工具调用的重要性: 工具调用是工具学习流程中的第三个阶段,它紧跟在工具选择之后。 在这个阶段,大型语言模型(LLMs)需要根据所选工具的要求提取用户查询...
本综述首次系统性地审视了基于 LLM 的代理规划,涵盖了提升规划能力的最新研究成果。我们对现有的 LLM-代理规划研究进行了分类,将其分为任务分解、计划选择、外部模块、反思和记忆等类别,并针对每个方向进行了深入分析。同时,我们也探讨了该研究领域面临的挑战。