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AgentTuning:通过多智能体任务调整语言模型

["研究人员在 GitHub 上开源了一个名为 AgentTuning 的项目,提供了一种新的方法来调整语言模型。","AgentTuning 通过多个智能体任务中的交互轨迹来训练和调整语言模型,以适应不同的任务和场景。","该方法可以提高语言模型的效果和泛化能力,减少手动调整的工作量。","AgentTuning 已在对话生成、问答系统、摘要生成等多个自然语言处理任务中得到验证。","该项目还适用于其他类型的模型,具有巨大的潜力。"]

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AgentTuning:通过多智能体任务调整语言模型

清华最新研究大幅提升Llama2通用智能体能力,直逼GPT-4水平

["清华大学最新研究提出AgentTuning方法,可以增强LLM的智能体能力。","构建了AgentInstruct智能体数据集,包含高质量的交互轨迹和CoT推理链。","采用混合指令微调策略,使用AgentInstruct与通用指令进行联合微调。","结果表明,AgentLM明显优于Llama 2,在held-in和held-out任务中表现出色。","70B版本的AgentLM在智能体任务上与GPT-3.5-turbo相匹配,提供开源替代方案。"]

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清华最新研究大幅提升Llama2通用智能体能力,直逼GPT-4水平
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