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原标题：中科大发布Agent-FLAN，微调提升Agent能力关键字：能力,模型,数据,幻觉,任务
文章来源：夕小瑶科技说
内容字数：11015字内容摘要：
夕小瑶科技说 原创作者 | 松果
引言：探索大型语言模型作为智能代理的挑战与机遇随着大语言模型（LLMs）在各种自然语言处理任务中取得巨大成功，将这些模型作为智能代理（agents）使用时，它们与基于API的模型相比仍有不小的差距。如何将代理能力有效地整合到通用的LLMs中，成为了一个紧迫且关键的问题。
本文首先提出了三个关键观察：（1）当前的代理训练语料库与格式遵循和代理推理能力紧密纠缠，这显著偏离了其预训练数据的分布；（2）LLMs在代理任务所需能力上展现出不同的学习速度；（3）现有方法在提高代理能力时引入了幻觉问题。
基于这些发现，研究者们提出了Agent-FLAN方法，通过仔细地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越了之前的最佳工作3.5%。Agent-FLAN在减轻幻觉问题方面也取得了显著进展，并且在模型规模扩大时，一致性地提高了LLMs的代理能力，同时略微增强了LLMs的通用能力。
论文标题：Agent-FLAN: Designing Data and Methods of Effective Agent Tuning for L原文链接：中科大发布Agent-FLAN，微调提升Agent能力
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作者简介：专业、有趣、深度价值导向的科技媒体。聚集30万AI工程师、研究员，覆盖500多家海内外机构投资人，互联网大厂中高管和AI公司创始人。一线作者来自清北、国内外顶级AI实验室和大厂，兼备敏锐的行业嗅觉和洞察深度。商务合作：zym5189
