Agent-FLAN简介
Agent-FLAN是一种针对大语言模型(LLM)代理能力的有效微调方法。它通过仔细分解和重新设计训练语料库,使Llama2-7B模型在各种代理评估数据集上的表现超过了先前的最佳工作3.5%。同时,通过构建全面的负样本,Agent-FLAN极大地缓解了基于我们建立的评估基准的幻觉问题。
相关资源
1. 论文
- 论文题目: Agent-FLAN: Designing Data and Methods of Effective Agent Tuning for Large Language Models
- arXiv链接: https://arxiv.org/abs/2403.12881
2. 代码实现
- GitHub仓库: https://github.com/InternLM/Agent-FLAN
3. 模型与数据集
- HuggingFace模型: https://huggingface.co/internlm/Agent-FLAN-7b
- OpenXLab模型: https://openxlab.org.cn/models/detail/OpenLMLab/Agent-FLAN-7b
- Agent-FLAN数据集: https://huggingface.co/datasets/internlm/Agent-FLAN
4. 项目主页
核心思想
Agent-FLAN的主要创新点包括:
- 发现当前代理训练语料库同时包含格式遵循和代理推理,这与预训练数据分布有显著差异。
- 观察到LLMs在代理任务所需的不同能力上表现出不同的学习速度。
- 当前方法在提高代理能力时会引入幻觉,产生副作用。
基于以上发现,Agent-FLAN通过精心分解和重新设计训练语料库,实现了对LLMs的有效代理能力微调。
使用方法
Agent-FLAN模型遵循Llama-2-chat的对话格式,模板协议如下:
dict(role='user', begin='<|Human|>ੇ', end='\n '),
dict(role='system', begin='<|Human|>ੇ', end='\n '),
dict(role='assistant', begin='<|Assistant|>ے', end='\n '),
您可以使用HuggingFace或OpenXLab提供的模型进行实验和应用。
总结
Agent-FLAN为提升开源大语言模型的代理能力提供了一种有效的方法。通过本文提供的资源,读者可以深入了解Agent-FLAN的原理,并在自己的项目中应用这一技术。随着研究的不断深入,我们期待看到更多基于Agent-FLAN的创新应用出现。
