AgentTuning:清华发布首个利用多个Agent任务交互轨迹对llm进行指令微调的方法,chatglm3-6b的核心能力组件,基于llama2微调出的AgentLM-70b有比较好的泛化能力、通用语言能力损失很小 科技 计算机技术 指令微调 llama2 清华智谱 chatglm3 AgentTuning 清华 微调 ...
不过目前的agent框架,一般都是侧重于prompt与LLM原生的function call功能,剩下的就是引入memory模块持久化。 总体来说,我自己有时候觉得这些多agent框架还是有一些欠缺——极端依赖于如上所述,尤其是prompt。 多LLM协作 为了帮助Agent更好地理解和适应不同环境,一种可能的解决方案是创建专门用于理解和适配环境的小模型...
通过使用AgentTuning对Llama 2系列进行指导调整,生成了AgentLM模型。评估结果显示,AgentTuning可以在不损害通用能力的情况下提高LLM的代理能力。论文中发布的AgentInstruct和AgentLM-7B、13B及70B模型已开源,可在https://github.com/THUDM/AgentTuning上获取。这些工具为商业LLMs在代理任务中的开放和强大替代品提供了选择...
AgentTuning是一种简单而通用的方法,既可以增强LLM的Agent能力,有可以同时保持其通用LLM能力。AgentTuning具体方法是首先构造一个包含高质量交互轨迹的轻量级指令调优数据集AgentInstruction,然后采用混合指令微调策略将AgentInstruction与来自通用领域的开源指令相结合。AgentTuning对Llama 2系列模型进行指令微调产生AgentLM。 一...
Function Calling(又称为Tool Calling,后文统称为FC)是构建agent的基石,也是各大LLM厂商的标配功能。要做到好的FC,LLM要能做到: 理解任务与function/tool的关系,知道是否要调用、需调用哪些function/tool、是否缺必要参数; 返回结构化内容,包括function name、arguments(json格式)。 本文主要关注FC的第二个能力,即stru...
发布人 AgentTuning:清华发布首个利用多个Agent任务交互轨迹对llm进行指令微调的方法,chatglm3-6b的核心能力组件,基于llama2微调出的AgentLM-70b有比较好的泛化能力、通用语言能力损失很小 打开封面 下载高清视频 观看高清视频 视频下载器 使用docker本地运行chatglm3,原生支持工具调用(Function Call)、代码执行(Code ...
Action:使用以上哪个功能的Function Calling或者FINISH Summary:加入最新的Action,对所有历史行为进行总结,作为下一步的输入 APP操作的具体prompt(省略细节)如下: self_explore_task_template ="""You are an agent that is trained to complete certain tasks on a smartphone. You will be ...
功能支持:ChatGLM3-6B支持多轮对话、工具调用(Function Call)、代码执行(Code Interpreter)和Agent任务。这些功能使得模型不仅能进行普通的对话,还能执行更复杂的任务,如代码解释和工具调用。 开源和部署:ChatGLM3-6B作为一个开源模型,鼓励开发者和社区共同推动大模型技术的发展。模型的部署相对简单,支持多种部署方式,...
可以尝试下使用react模式，使用function call 来微调llm Keywords：Lagent，Llama3，智能体，XTuner ，微调...
[x] 4.4.2 P-tuning v2 思路是什么? [x] 4.4.3 P-tuning v2 优点是什么? [x] 4.4.4 P-tuning v2 缺点是什么? [x] 4.3.1 为什么需要 P-tuning? [x] 4.3.2 P-tuning 思路是什么? [x] 4.3.3 P-tuning 优点是什么? [x] 4.3.4 P-tuning 缺点是什么? [x] 4.2.1 为什么需要 指示微调(...