AgentTuning：通过多智能体任务调整语言模型 这种方法不仅适用于语言模型

站长之家（ChinaZ.com）10月26日 消息:最近 ，通体任研究人员在 GitHub 上开源了一个名为 AgentTuning的过多项目。该项目提供了一种新的智能整语方法来调整语言模型 ，通过多个智能体任务中的言模如皋境外出国劳务招聘信息网交互轨迹来训练和调整语言模型 ，以更好地适应不同的通体任任务和场景 。

这种方法可以提高语言模型的过多效果和泛化能力，同时减少手动调整的智能整语工作量。AgentTuning 已经在对话生成 、言模问答系统 、通体任摘要生成等多个自然语言处理任务中得到了验证。过多需要注意的智能整语泰安正规出国劳务公司是 ，这种方法不仅适用于语言模型，言模也适用于其他类型的通体任模型 。

项目地址:https://github.com/THUDM/AgentTuning

主要功能:

AgentInstruct数据集:AgentInstruct是过多一个经过精心筛选的数据集 ，包括1，智能整语866个高质量互动场景，泰安出国劳务公司排名旨在提升AI代理在6个不同的现实世界任务中的性能。这些场景覆盖了从日常家庭事务到数据库操作的6个不同领域，具有5到35个平均回合数，确保了多样性和复杂性  。

AgentLM模型:AgentLM模型是通过对AgentInstruct数据集和Llama2-chat系列的ShareGPT数据集进行混合训练而创建的。这些模型遵循Llama-2-chat的对话格式
，其中系统提示已固定为“您是一个有帮助 、日本劳务尊重和诚实的助手”。AgentLM提供了7B、13B和70B模型，可以在Huggingface模型库上获取 。

快速部署:AgentTuning使用文本生成推理技术加速评估过程，用户可以轻松地启动AgentLM-70B实例，并在端口30070上访问客户端 。这使得用户能够快速生成文本响应。

全面的评估:AgentTuning提供了6个“持有”任务和6个“持有外”任务的详细评估信息，以验证AgentLM的性能 。这些任务来自不同的框架 ，包括SciWorld、MiniWoB++、HotpotQA、ReWOO、WebArena和数字卡牌游戏 ，涵盖了各种任务类型。

引用支持:如果用户发现AgentTuning的工作对他们有用，他们可以引用相关论文 ，为团队的努力提供支持 。

总的来说，AgentTuning是一个具有巨大潜力的项目 ，为改善LLMs的通用智能能力提供了重要的工具和资源。通过AgentInstruct数据集和AgentLM模型 ，用户可以在各种现实世界任务中获得更强大的AI代理
，同时保持良好的通用语言能力 
。