Le système « KwaiAgents », conjointement open source par Kuaishou et Harbin Institute of Technology, s'appuie sur la méthode Meta-Agent Tuning (MAT) pour permettre au modèle 7B/13B de dépasser GPT-3.5 en termes de performances, attirant ainsi l'attention de l'industrie. Ce système est basé sur un grand modèle, combiné à un mécanisme de mémoire et à une bibliothèque d'outils, pour construire un système automatisé. Son principal point fort est que la méthode MAT évite efficacement le problème du surajustement du modèle et améliore considérablement la capacité de généralisation et la praticité du modèle. modèle. Cette décision fournit non seulement des ressources précieuses aux chercheurs dans le domaine de l'intelligence artificielle, mais insuffle également une nouvelle vitalité au développement ultérieur de la technologie des grands modèles.
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Kuaishou et l'Institut de technologie de Harbin ont ouvert conjointement le système « KwaiAgents » Grâce à la méthode Meta-Agent Tuning, le modèle 7B/13B a surpassé GPT-3.5 dans tous les aspects. Le système prend comme noyau un grand modèle et forme un système automatisé grâce à un mécanisme de mémoire et une bibliothèque d'outils. La méthode MAT évite le problème de surajustement et améliore la capacité générale du modèle. Les projets open source insufflent une nouvelle vitalité et fournissent aux chercheurs de riches ressources.
L'open source du système KwaiAgents offre de nouvelles orientations et des possibilités d'application plus larges pour la recherche sur de grands modèles, et indique également que la technologie des grands modèles se développera dans une direction plus pratique et générale à l'avenir. Nous attendons avec impatience d’autres résultats de recherche basés sur ce système à l’avenir.