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微调代理的开源模型.pdf

上传人: 张** 编号:167630 2024-06-15 26页 4.01MB

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本文探讨了在AI代理时代,如何对开源模型进行微调。作者Tristan Zajonc - Continual.AI认为,虽然开源模型在AI代理应用方面落后于商业模型,但通过微调,我们可以在特定领域显著提高代理的性能。微调开源模型有以下优势:1. 开源模型正在不断进步。2. 使用Self-instruct和Agent Gym工具可以有效地收集代理轨迹。3. 可以在特定领域超越前沿模型。然而,微调也有其局限性,如可能降低模型的一般性能,且收集复杂任务(如编程)的代理轨迹并不容易。总的来说,尽管存在挑战,但微调开源模型为AI代理的发展提供了新的可能性。
如何为AI代理精细调整开源模型? 开源模型在AI代理领域的应用有哪些局限性? 为什么说精细调整开源模型为AI代理可以让我们掌控自己的命运?
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