AgentTuning：通过多个智能体任务中的交互轨迹来调整LLMs
talkingdev • 2023-10-25
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近日，研究人员开源了名为AgentTuning的GitHub仓库。该仓库提供了一种新的方法来调整语言模型。这种方法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，从而更好地适应不同的任务和场景。这种方法可以提高语言模型的效果和泛化能力，同时减少手动调整的工作量。AgentTuning已经在多种自然语言处理任务中得到了验证，包括对话生成、问答系统、摘要生成等。值得注意的是，这种方法不仅适用于语言模型，也适用于其他类型的模型。
核心要点
- AgentTuning是一种调整语言模型的新方法
- 该方法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
- AgentTuning已经在多种自然语言处理任务中得到了验证