Agentlm 7b

🚀 AgentLM-7B

AgentLM-7Bは、複数のエージェントタスクの対話軌跡を用いて大規模言語モデル（LLM）を命令微調整する試みであるAgentTuningに基づいて開発されたモデルです。評価結果から、AgentTuningによりLLMにエージェント機能が付与され、未知のエージェントタスクに対しても強力な汎化能力を持ち、一般的な言語能力も維持していることが示されています。AgentInstructデータセットとAgentLMはオープンソースで公開されています。

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✨ 主な機能

AgentTuningにより、LLMにエージェント機能を付与し、未知のエージェントタスクに対する汎化能力を向上させつつ、一般的な言語能力も維持しています。

📚 ドキュメント

モデルについて

AgentLMモデルは、Llama-2-chatモデルをベースに、AgentInstructデータセットとShareGPTデータセットを用いて混合学習されたものです。

モデルはLlama-2-chatの会話形式に従い、システムプロンプトは以下のように固定されています。

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7B、13B、70Bの各モデルはHuggingfaceモデルハブで利用可能です。

引用方法

もし当研究が役に立った場合は、AgentTuningを引用していただけると幸いです。

@misc{zeng2023agenttuning,
      title={AgentTuning: Enabling Generalized Agent Abilities for LLMs}, 
      author={Aohan Zeng and Mingdao Liu and Rui Lu and Bowen Wang and Xiao Liu and Yuxiao Dong and Jie Tang},
      year={2023},
      eprint={2310.12823},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.CL}
}