El sistema "KwaiAgents", de código abierto conjunto entre Kuaishou y el Instituto de Tecnología de Harbin, se basa en el método Meta-Agent Tuning (MAT) para hacer que el modelo 7B/13B supere el rendimiento del GPT-3.5, atrayendo la atención de la industria. Este sistema se basa en un modelo grande, combinado con un mecanismo de memoria y una biblioteca de herramientas, para construir un sistema automatizado. Su principal punto destacado es que el método MAT evita eficazmente el problema del sobreajuste del modelo y mejora significativamente la capacidad de generalización y la practicidad del modelo. modelo. Este movimiento no sólo proporciona recursos valiosos para los investigadores en el campo de la inteligencia artificial, sino que también inyecta nueva vitalidad al desarrollo futuro de la tecnología de modelos grandes.
El artículo se centra en:
Kuaishou y el Instituto de Tecnología de Harbin abrieron conjuntamente el sistema "KwaiAgents" mediante el método Meta-Agent Tuning, el modelo 7B/13B superó a GPT-3.5 en todos los aspectos. El sistema toma un modelo grande como núcleo y forma un sistema automatizado a través de un mecanismo de memoria y una biblioteca de herramientas. El método MAT evita el problema de sobreajuste y mejora la capacidad general del modelo. Los proyectos de código abierto inyectan nueva vitalidad y proporcionan a los investigadores abundantes recursos.
El código abierto del sistema KwaiAgents proporciona nuevas direcciones y posibilidades de aplicación más amplias para la investigación de modelos grandes, y también indica que la tecnología de modelos grandes se desarrollará en una dirección más práctica y general en el futuro. Esperamos más resultados de investigación basados en este sistema en el futuro.