«`html
AgentGen: автоматизация создания среды и генерации задач для улучшения планирования агентов на основе LLM с 592 средами и 7 246 траекториями
Большие языковые модели (LLM) преобразовали искусственный интеллект, особенно в разработке систем на основе агентов. Эти системы требуют взаимодействия с различными средами и выполнения действий для достижения определенных целей. Улучшение планировочных возможностей агентов на основе LLM стало критической областью исследований из-за сложной природы и важной необходимости точного выполнения задач во многих приложениях.
Основные преимущества:
- Автоматизированная генерация разнообразных сред и задач для обогащения обучающих наборов данных для агентов на основе LLM.
- Использование инновационного подхода AGENTGEN для создания сред и задач, обеспечивающего плавное увеличение сложности и эффективное обучение для LLM.
- Применение метода BI-EVOL для эволюции задач в двух направлениях, обеспечивающее обширный набор планировочных задач для поддержки пошаговой и эффективной кривой обучения для LLM.
- Улучшение планировочных возможностей нескольких моделей LLM, включая более маленькие 7-8B модели, подтвержденное успешными результатами.
В заключение, AGENTGEN, автоматизируя создание разнообразных сред и планировочных задач, решает ограничения ручного проектирования и предлагает масштабный и эффективный подход к улучшению производительности агентов. Возможность генерации высококачественных траекторий и успешные результаты в различных задачах подчеркивают его потенциал для революционизации обучения и применения агентов на основе LLM.
«`
