清華系面壁智能聯(lián)合多個研究機構(gòu)推出 ToolLLM 工具學(xué)習(xí)框架,加入 OpenBMB 大模型工具體系。ToolLLM 框架通過構(gòu)建高質(zhì)量的工具學(xué)習(xí)指令微調(diào)數(shù)據(jù)集 ToolBench,訓(xùn)練出具備工具使用能力的 ToolLLaMA 模型,并通過 ToolEval 自動評估工具學(xué)習(xí)性能。
該框架的推出有助于促進開源語言模型更好地使用各種工具,提升在復(fù)雜場景下的推理能力。ToolLLaMA 模型在性能評估中表現(xiàn)優(yōu)秀,泛化能力強于傳統(tǒng)方法,并且在工具檢索上取得了顯著的效果。整體而言,ToolLLM 框架為大模型的工具學(xué)習(xí)能力提供了重要的推動和支持。
特點:
1. 強大的語言理解和生成能力;
2. 能夠處理復(fù)雜任務(wù),具有較高的推理能力;
3. 可通過插件功能與外部工具進行交互,擴展其應(yīng)用范圍;
4. 具備泛化能力,能夠處理新任務(wù)和新工具;
5. 支持工具學(xué)習(xí),能夠調(diào)用各種專業(yè)化工具,提供更全面的問題解決支持。
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由世界人工智能大會組委會、上海市經(jīng)信委、徐匯區(qū)政府、臨港新片區(qū)管委會共同指導(dǎo),由上海市人工智能行業(yè)協(xié)會聯(lián)合上海人工智能實驗室、上海臨港經(jīng)濟發(fā)展(集團)有限公司、開放原子開源基金會主辦的“2024全球開發(fā)者先鋒大會”,將于2024年3月23日至24日舉辦。