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Hephaestus: Enhancing Fundamental Agent Capabilities of Large Language Models through Continual Pre-Training
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内容提要
本研究提出Hephaestus-Forge，这是首个旨在提升大型语言模型（LLM）智能体基本能力的大规模预训练语料库。通过持续预训练，Hephaestus-Forge在API调用、推理和规划等任务上表现优于小中型开源LLM，并与商业LLM相当，显示出其在提升智能体能力和系统泛化方面的有效性。
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关键要点
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Hephaestus-Forge是首个旨在增强大型语言模型（LLM）智能体基本能力的大规模预训练语料库。
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该研究解决了智能体导向的预训练数据稀缺问题。
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通过持续预训练，Hephaestus-Forge在API调用、推理和规划等任务上表现优于小中型开源LLM。
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Hephaestus-Forge的表现与商业LLM相当，显示出其在提升智能体能力和系统泛化方面的有效性。
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延伸问答
Hephaestus-Forge是什么？
Hephaestus-Forge是首个旨在增强大型语言模型（LLM）智能体基本能力的大规模预训练语料库。
Hephaestus-Forge如何解决预训练数据稀缺问题？
该研究通过提供一个专门的预训练语料库，解决了智能体导向的预训练数据稀缺问题。
Hephaestus-Forge在任务表现上与其他模型相比如何？
通过持续预训练，Hephaestus-Forge在API调用、推理和规划等任务上表现优于小中型开源LLM，并与商业LLM相当。
Hephaestus-Forge的持续预训练有什么优势？
持续预训练使Hephaestus-Forge在提升智能体能力和系统泛化方面表现出有效性。
Hephaestus-Forge对智能体能力的提升有何影响？
Hephaestus-Forge有效提升了大型语言模型智能体的基本能力，增强了其在多种任务中的表现。
该研究的主要贡献是什么？
该研究的主要贡献是提出了Hephaestus-Forge，填补了智能体导向预训练数据的空白。
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