4. 多智能体Prompt设计 多智能体为何有效,大概源于人类的分工合作思想,Prompt如果设定过多的不同任务,很可能会导致大模型无法准确跟随指令,因此给不同的智能体设计专用的Prompt就能让它们工作的更高效,具体案例可以参考我使用AutoGen多智能体框架设计的对话登机服务:《LLM多智能体AutoGen教程2 顺序对话:登机服务》。 合...
现在的MLLM(Multi Modal LLM)在解几何数学问题时,常常出现幻觉,得不到正确答案。 所以作者收集了以下七种任务的数据集来训练一个G-LLaVA ,数据大多数都用了GPT来参与收集,训练后比其他大模型在解几何问题更加出色。 2. 用GPT4V来完成9种类型任务 用GPT4V来完成9种类型任务,工业图像异常检测/定位、点云异常检...
4. 多智能体Prompt设计 多智能体为何有效,大概源于人类的分工合作思想,Prompt如果设定过多的不同任务,很可能会导致大模型无法准确跟随指令,因此给不同的智能体设计专用的Prompt就能让它们工作的更高效,具体案例可以参考我使用AutoGen多智能体框架设计的对话登机服务:《LLM多智能体AutoGen教程2 顺序对话:登机服务》。 合...
https://github.com/joonspk-research/generative_agents 斯坦福小镇算是这几个月来看到的最有意思的大模型应用了,作者设计了虚拟的小镇环境,并在其中设计众多不同性格的虚拟智能体,完全基于LLM的生成能力,让众多AI们在小镇中开始了生活,思考和互动。 生活环境和经历塑造了每一个个体,AI也不例外,所以后面的介绍我们...
对于 LLM 来说,一切皆prompt。通过下图,可以看出:最终都是通过 prompt 和 LLM 交互。至于函数调用,...
解密Prompt系列18. LLM Agent之只有智能体的世界 前言 重新回来聊Agent,前四章的LLM Agent,不论是和数据库和模型还是和搜索引擎交互,更多还是大模型和人之间的交互。这一章我们来唠唠只有大模型智能体的世界!分别介绍斯坦福小镇和Chatdev两篇论文。它们的共同特点是使用多个大模型智能体协同完成任务。
agent = agent_cls.from_llm_and_tools(llm, tools) chain = AgentExecutor.from_agent_and_tools(agent, tools, return_intermediate_steps=True) AGENT_TO_CLASS里面定义了所有的Agent类型,其中SelfAskWithSearchAgent是Self Ask的实现,但其实不同Agent的差异,主要是以下few-shot prompt和对应的parser不同。
解密Prompt系列31. LLM Agent之从经验中不断学习的智能体,Agent智能体的工作流可以简单分成两种:一种是固定的静态工作流,一种是智能体自主决策的动态工作流
解密Prompt系列18. LLM Agent之只有智能体的世界 重新回来聊Agent,前四章的LLM Agent,不论是和数据库和模型还是和搜索引擎交互,更多还是大模型和人之间的交互。这一章我们来唠唠只有大模型智能体的世界!分别介绍斯坦福小镇和Chatdev两篇论文。它们的共同特点是使用多个大模型智能体协同完成任务。
解密Prompt系列18. LLM Agent之只有智能体的世界 Agent,不论是和数据库和模型还是和搜索引擎交互,更多还是大模型和人之间的交互。这一章我们来唠唠只有大模型智能体的世界!分别介绍斯坦福小镇和Chatdev两篇论文。它们的共同特点是使用多个大模型智能体协同完成任务。