BriefGPT - AI 论文速递
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AgentGen: 通过环境和任务生成增强基于大型语言模型的智能代理的规划能力
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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
AgentTuning是一种提高大型语言模型代理任务能力的方法，同时保持其一般能力。AgentTuning通过使用AgentInstruct与通用领域的开源指令相结合的混合指令调整策略对Llama 2系列进行了指令调整，得到AgentLM。评估结果显示，AgentTuning能够提升语言模型的代理能力，AgentLM-70B在未知代理任务上与GPT-3.5-turbo相媲美。
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关键要点
- AgentTuning是一种提高大型语言模型代理任务能力的方法。
- AgentTuning结合了AgentInstruct与通用领域的开源指令进行指令调整。
- 通过AgentTuning，Llama 2系列模型被调整为AgentLM。
- 评估结果显示AgentTuning提升了语言模型的代理能力，且不影响其一般能力。
- AgentLM-70B在未知代理任务上与GPT-3.5-turbo相媲美。
- AgentInstruct和AgentLM-7B、13B和70B模型已开源，为代理任务提供了强大的替代方案。
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