对此,这项研究提出了一个通用框架CodeAct,允许LLM生成可执行的Python代码作为行动(图1右上)。 CodeAct旨在处理各种应用程序,并具有独特的优势: (1) CodeAct与Python解释器集成,可以执行代码行动,并动态调整先前的行动,或根据通过多轮交互(代码执行)收到的观察结果发出新行动。 (2) 代码行动允许LLM利用现有软件
对此,这项研究提出了一个通用框架 CodeAct,允许 LLM 生成可执行的 Python 代码作为行动(图 1 右上)。 CodeAct 旨在处理各种应用程序,并具有独特的优势: (1) CodeAct 与 Python 解释器集成,可以执行代码行动,并动态调整先前的行动,或根据通过多轮交互(代码执行)收到的观察结果发出新行动。 (2) 代码行动允许 L...
对此,这项研究提出了一个通用框架 CodeAct,允许 LLM 生成可执行的 Python 代码作为行动(图 1 右上)。 CodeAct 旨在处理各种应用程序,并具有独特的优势: (1) CodeAct 与 Python 解释器集成,可以执行代码行动,并动态调整先前的行动,或根据通过多轮交互(代码执行)收到的观察结果发出新行动。 (2) 代码行动允许 L...
Python编码 在编码评估中使用的经典基准是HumanEval(和Mostly Basic Python Problems。在表3中呈现了结果。 与基础的Gemma模型相比,CodeGemma模型在编码领域的任务中表现显著更好。 多语言基准 BabelCode用于衡量CodeGemma在多种流行编程语言上的代码生成性能。结果见表4。 语言能力 评估了在各种领域的性能,包括问答、自...
Code-switching。Code-switching是指说话者在不同语言之间切换的现象,这种训练数据很难获得。目前的研究重点包括LLMs是否可以生成这类数据,探索LLMs在不同语言组合上的泛化能力以及在区分高度相似语言(如同一母语下的不同方言)上的学习能力。 LLMs的推理能力 ...
几个月前,在 Thoughtworks 的内部 AIGC 研讨会里,我们一直达成了一系列一致观点,诸如于:如果没有 “开源模型” 降低企业应用LLM的成本,那么 LLM 会很快消亡。所以,我们相信开源 LLM + LoRA 微调会成为企业的一种主流方式。现今,我们可以看到 LLaMA 2、Code LLaMA 2 等模型在不断刷新这种可能性。
2. 领域适应:提升 Llama 2 70B 基础模型的代码能力,目标是达到 CodeLlama 70B 的代码水平。 3. 针对特定任务进行微调:提升 Llama 2 70B 基础模型执行特定任务的能力,比如 TriviaQA 或数学问题。 可以观察到,在每种场景中,相较于原始基础模型,新方法都能带来显著提升。举个例子,下表重点对比了 Llama 70B Base...
我们使用模板"{problem_description}\n请完成下面的代码以解决上面的问题：\npython\n{code_template}\n"来构建指导提示。评估结果如表5所示。在我们的评估中，DeepSeek-Coder模型在当前开源编程模型上表现出色。具体来说，DeepSeek-Coder-Instruct 6.7B和33B在这个基准测试中分别实现了19.4%和27.8%的Pass@1得分...
Dify 是一个开源的 LLM 应用开发平台。其直观的界面结合了 AI 工作流、RAG 管道、Agent、模型管理、可观测性功能等,让您可以快速从原型到生产。以下是其核心功能列表: 1. 工作流: 在画布上构建和测试功能强大的 AI 工作流程,利用以下所有功能以及更多功能。
Python Mintplex-Labs/anything-llm Sponsor Star44.9k Code Issues Pull requests The all-in-one Desktop & Docker AI application with built-in RAG, AI agents, No-code agent builder, MCP compatibility, and more. mcpno-codeai-agentsmultimodalragvector-databasellmlocalailocal-llmollamallm-webuilmstud...