AgentTuning

提升大语言模型的多任务代理能力

AgentTuning LLM AI代理机器学习自然语言处理 Github 开源项目

AgentTuning项目通过多种代理任务的交互数据微调大语言模型,增强其通用代理能力。实验表明,经过AgentTuning的模型在新的代理任务中展现出良好的泛化能力,同时保持了强大的语言处理能力。项目开源的AgentInstruct数据集和AgentLM模型为相关研究提供了重要参考。

LLM2LLM - 探索迭代数据增强提升语言模型性能

GSM8KGithubLLM2LLM大语言模型开源项目数据增强迭代学习

LLM2LLM项目提出了一种迭代数据增强方法，旨在提升大型语言模型的性能。该方法通过数据生成和筛选，创建高质量训练数据，逐步改进模型能力。研究团队在GSM8K等数据集上的实验证实了方法的有效性。项目已开源代码并提供复现指南，为相关研究和开发工作提供了参考资源。

Finetune_LLMs - 引用数据集微调大型语言模型（LLM）的代码

DeepSpeedFinetune LLMsGPTJGithubHuggingfaceNvidia-docker开源项目

Finetune_LLMs 项目提供代码支持DeepSpeed、Lora或QLora方法微调大型语言模型，涵盖从名言数据集学习及利用 Nvidia-docker 简化环境配置，适于需GPU支持的用户。

llama-trl - 使用 PPO 和 LoRA 微调 LLaMA

GithubLLaMA-TRLLoRAPPOReward Model TrainingSupervised Fine-tuning开源项目

本项目LLaMA-TRL通过PPO和LoRA技术进行大规模语言模型的微调，采用TRL（变压器强化学习）和PEFT（参数高效微调）方法。本文详细介绍了从安装依赖到具体实现的步骤，包括监督微调、奖励模型训练和PPO微调，助力开发者显著提升模型性能和任务适应能力。

LLMAgentPapers - 大型语言模型代理领域的重要研究文献合集

GithubLLM Agents PapersPrompt4ReasoningPapers大语言模型开源项目智能代理知识编辑

LLMAgentPapers集中展示了有关大型语言模型代理的核心研究和重要论文，内容涵盖互动处理、个性化代理以及记忆机制等重要议题。本资源库对学术研究者和技术开发者皆有价值，助力深刻了解并实际应用语言模型技术。我们邀请全球学者和工程师深入探讨，共享知识，推动该领域的持续进步。

AgentPilot - 多代理AI交互平台支持分支对话和代码执行

AI代理Agent PilotGithub代码解释器多代理聊天开源桌面应用开源项目

AgentPilot是一款开源桌面应用，支持创建和管理多个AI代理，实现多代理交互和分支对话。该应用通过LiteLLM集成多家提供商的模型，允许用户使用自有密钥和数据。内置Open Interpreter功能可执行代码，还提供上下文块管理、工具创建和插件扩展等特性。AgentPilot为用户提供了一个灵活的AI交互环境。

Agent-Driver - 革命性智能驾驶系统融合人类智慧与AI技术

Agent-DriverGithub人工智能大型语言模型开源项目自动驾驶认知代理

Agent-Driver是一个创新型自动驾驶系统，通过大型语言模型作为认知代理，将人类智能整合到自动驾驶中。系统包括多功能工具库、认知记忆和推理引擎，实现类人的推理和决策能力。在nuScenes基准测试中，Agent-Driver性能显著超越现有方法，并展现出优秀的可解释性和少样本学习能力。这一项目为自动驾驶领域提供了新的研究方向，向实现人类级别驾驶迈进。

microagents - 动态生成和储存基于微服务的自我改进代理

AI自我改进GPT-4 TurboGithubMicroagentsPythonText-Embedding-Ada-002开源项目

Microagents是一个实验框架，通过动态生成基于微服务的自我改进代理来响应用户任务。这些代理经过验证后进行存储，能在多次对话中学习独立推测任务执行方法。此项目采用Python和OpenAI的GPT-4 Turbo构建，支持并行处理和预训练代理，提供命令行和Gradio为基础的两种用户界面，并通过SQLite进行持久化存储，增强了代理的记忆功能。目前已发布第一个版本v0.1.0，欢迎社区贡献。

NEFTune - 革新语言模型指令微调的噪声嵌入技术

GithubLLM微调NEFTune噪声增强嵌入向量开源项目性能提升

NEFTune是一种创新的语言模型指令微调技术，通过向嵌入向量添加随机噪声来提升模型性能。这种方法无需额外计算资源或数据，却能显著改善对话质量。在AlpacaEval评估中，NEFTune将LLaMA-2-7B模型的性能从29.8%提升至64.7%。作为一种高效的LLM微调方案，NEFTune为模型优化提供了低成本、高收益的解决方案。

code-act - 使用可执行代码统一LLM代理机制

CodeActCodeActAgentGithubKubernetesLLMPython开源项目

CodeAct通过可执行代码统一了LLM代理的行动空间，并利用集成的Python解释器实现动态行为调整。相比文本和JSON，CodeAct成功率提高了20%。项目包含详细数据集和模型说明，并支持Kubernetes部署，显著提升在非专业任务中的性能表现。

LLaMa2lang - 优化LLaMa3-8B模型性能，支持多语言微调和翻译

GPUGithubLLaMa3RAG开源项目翻译语言微调

LLaMa2lang提供便捷脚本，微调LLaMa3-8B模型以适应不同语言。结合RAG和翻译模型，将数据集OASST1翻译为目标语言，进行数据集成和细调，并支持推理。支持DPO和ORPO等优化方法，进一步提升模型回答质量，兼容多个基础模型与翻译架构。

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