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开源预训练的大型语言模型(LLMs)展现出强大的语言理解和生成能力,使它们在多种任务中取得巨大成功。然而,在现实世界中处理复杂问题时,开源预训练的大型语言模型(如GPT-3和GPT-4)表现出强大的语言理解和生成能力,但与商业模型(如ChatGPT和GPT-4)相比,它们的性能仍有较大差距。作为智能体,LLMs需要具备任务规划、长期记忆和利用外部工具的能力。为了提升LLMs的智能体能力,提出了多种方法,包括构建特定于智能体的数据和对模型进行微调,以及设计有效的提示来激活LLMs的推理能力。
开源LLMs和商业LLMs的智能体性能,总体得分是几个agent任务的平均准确度
针对7B和13B模型进行了探索,提出了一种使用GPT-4构建特定于智能体数据的全面方法,通过使用构建的数据进行监督微调,对于这些参数数量相对较少的模型,监督微调可以显著减少智能体任务中的幻觉输出和格式错误。此外,多路径推理和任务分解等技术可以有效降低问题的复杂性,并增强LLMs作为智能体的性能。
不同推理方法的比较,从左到右分别是输入输出(IO)、思维树(ToT)和提出的方法
ReAct方法和提出的方法在agent任务推理中的比较示例,展示了在网络商店和家务任务中的行动和观察。
Enhancing the General Agent Capabilities of Low-Parameter LLMs through Tuning and Multi-Branch Reasoninghttps://arxiv.org/pdf/2403.19962.pdf
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