数据集:

• THUDM/AgentInstruct

AgentLM-70B

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AgentTuning 是首次尝试利用多智能体任务交互轨迹对大型语言模型（LLMs）进行指令微调的研究。评估结果表明，AgentTuning 能够增强 LLMs 的智能体能力，在未见过的智能体任务上展现出强大的泛化性能，同时保持良好的通用语言能力。我们已开源 AgentInstruct 数据集和 AgentLM 模型。

模型

AgentLM 模型通过对 AgentInstruct 数据集和来自 Llama-2-chat 模型的 ShareGPT 数据集进行混合训练得到。

这些模型遵循 Llama-2-chat 的对话格式，系统提示固定为：

你是一个乐于助人、尊重他人且诚实的助手。

7B、13B 和 70B 模型已在 Huggingface 模型中心发布。

引用

如果您觉得我们的工作有帮助，请考虑引用 AgentTuning：

@misc{zeng2023agenttuning,
      title={AgentTuning: Enabling Generalized Agent Abilities for LLMs}, 
      author={Aohan Zeng and Mingdao Liu and Rui Lu and Bowen Wang and Xiao Liu and Yuxiao Dong and Jie Tang},
      year={2023},
      eprint={2310.12823},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.CL}
}