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Sibyl: 复杂现实世界推理的简单而有效的代理框架
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了基于知识图谱的智能体框架KG-Agent，通过改进语言模型的推理能力，能够回答复杂问题。实验证明，使用10K个样本对LLaMA-7B进行微调，能够超过现有方法在领域内外的数据集上的表现。
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关键要点
- 本研究旨在通过知识图谱改进大型语言模型的推理能力。
- 提出了一种基于LLM的智能体框架KG-Agent，允许小型LLM自主决策。
- KG-Agent整合了LLM、多功能工具箱、基于知识图谱的执行器和知识存储器。
- 开发了一个迭代机制，自主选择工具并更新推理记忆。
- 利用程序语言规范多跳推理过程，并合成基于代码的指令数据集进行微调。
- 实验证明，使用10K个样本对LLaMA-7B进行微调能超过现有方法的表现。
- 研究的代码和数据将公开发布。
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