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原標題：中科大發布Agent-FLAN，微調提升Agent能力
關鍵字：能力,模型,數據,幻覺,任務
文章來源：夕小瑤科技說
內容字數：11015字

內容摘要：

夕小瑤科技說 原創作者 | 松果
引言：探索大型語言模型作為智能代理的挑戰與機遇隨著大語言模型（LLMs）在各種自然語言處理任務中取得巨大成功，將這些模型作為智能代理（agents）使用時，它們與基于API的模型相比仍有不小的差距。如何將代理能力有效地整合到通用的LLMs中，成為了一個緊迫且關鍵的問題。
本文首先提出了三個關鍵觀察：（1）當前的代理訓練語料庫與格式遵循和代理推理能力緊密糾纏，這顯著偏離了其預訓練數據的分布；（2）LLMs在代理任務所需能力上展現出不同的學習速度；（3）現有方法在提高代理能力時引入了幻覺問題。
基于這些發現，研究者們提出了Agent-FLAN方法，通過仔細地分解和重新設計訓練語料庫，使Llama2-7B模型在各種代理評估數據集上的表現超越了之前的最佳工作3.5%。Agent-FLAN在減輕幻覺問題方面也取得了顯著進展，并且在模型規模擴大時，一致性地提高了LLMs的代理能力，同時略微增強了LLMs的通用能力。
論文標題：Agent-FLAN: Designing Data and Methods of Effective Agent Tuning for L

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作者簡介：專業、有趣、深度價值導向的科技媒體。聚集30萬AI工程師、研究員，覆蓋500多家海內外機構投資人，互聯網大廠中高管和AI公司創始人。一線作者來自清北、國內外頂級AI實驗室和大廠，兼備敏銳的行業嗅覺和洞察深度。商務合作：zym5189