ToolLLaMA是ToolBench中的一个微调模型，它基于百度开源的LLaMA模型进行训练和优化。LLaMA是一个轻量级的语...
ToolLLaMA 模型训练&实验结果 基于 ToolBench，作者微调 LLaMA 7B 模型并得到了具备工具使用能力的 ToolLLaMA。由于训练数据中存在十分多样的工具与指令，ToolLLaMA 学习到了非常强的泛化能力，能在测试中处理一些在训练期间未见过的新任务、新工具。为了验证 ToolLLaMA 的泛化能力，作者进行了三个级别的测试：1. 单一...
仓库链接:https://github.com/OpenBMB/ToolBench ToolBench仓库中提供了相关数据集、训练和评估脚本,以及在ToolBench上微调的功能模型ToolLLaMA,具体特点为: 1. 支持单工具和多工具方案 其中单工具设置遵循LangChain提示风格,多工具设置遵循AutoGPT的提示风格。 2. 模型回复不仅包括最终答案,还包含模型的思维链过程、...
ToolBench仓库中提供了相关数据集、训练和评估脚本,以及在ToolBench上微调的功能模型ToolLLaMA,具体特点为: 1. 支持单工具和多工具方案 其中单工具设置遵循LangChain提示风格,多工具设置遵循AutoGPT的提示风格。 2. 模型回复不仅包括最终答案,还包含模型的思维链过程、工具执行和工具执行结果 3. 支持真实世界级别的复杂...
根据上图显示,ToolLLaMA 在 pass rate 和 win rate 上显著优于传统的工具使用方法 ChatGPT-ReACT,展现出优越的泛化能力,能够很容易地泛化到没有见过的新工具上,这对于用户定义新 API 并让 ToolLLaMA 高效兼容新 API 具有十分重要的意义。 此外,作者发现 ToolLLaMA 性能已经十分接近 ChatGPT,并且远超 Davinci, ...
ToolBench仓库中提供了相关数据集、训练和评估脚本,以及在ToolBench上微调的功能模型ToolLLaMA,具体特点为: 1. 支持单工具和多工具方案 其中单工具设置遵循LangChain提示风格,多工具设置遵循AutoGPT的提示风格。 2. 模型回复不仅包括最终答案,还包含模型的思维链过程、工具执行和工具执行结果 ...
ToolBench仓库中提供了相关数据集、训练和评估脚本,以及在ToolBench上微调的功能模型ToolLLaMA,具体特点为: 1. 支持单工具和多工具方案 其中单工具设置遵循LangChain提示风格,多工具设置遵循AutoGPT的提示风格。 2. 模型回复不仅包括最终答案,还包含模型的思维链过程、工具执行和工具执行结果 ...
ToolBench仓库中提供了相关数据集、训练和评估脚本,以及在ToolBench上微调的功能模型ToolLLaMA,具体特点为: 1. 支持单工具和多工具方案 其中单工具设置遵循LangChain提示风格,多工具设置遵循AutoGPT的提示风格。 2. 模型回复不仅包括最终答案,还包含模型的思维链过程、工具执行和工具执行结果 ...
ToolBench仓库中提供了相关数据集、训练和评估脚本,以及在ToolBench上微调的功能模型ToolLLaMA,具体特点为: 1. 支持单工具和多工具方案 其中单工具设置遵循LangChain提示风格,多工具设置遵循AutoGPT的提示风格。 2. 模型回复不仅包括最终答案,还包含模型的思维链过程、工具执行和工具执行结果 ...
ToolLLaMA是ToolBench中的一个微调模型,它基于百度开源的LLaMA模型进行训练和优化。LLaMA是一个轻量级的语言模型,具有1.6亿参数,可以在有限的计算资源上快速训练。ToolLLaMA通过使用ToolBench提供的任务和数据集进行微调,从而在特定任务上表现出更好的性能。 在ToolBench的测试中,ToolLLaMA在多个任务上展示了超越ChatGPT的...