O sistema "KwaiAgents", de código aberto conjunto da Kuaishou e do Harbin Institute of Technology, conta com o método Meta-Agent Tuning (MAT) para fazer com que o modelo 7B/13B supere o desempenho do GPT-3.5, atraindo a atenção da indústria. Este sistema é baseado em um modelo grande, combinado com um mecanismo de memória e uma biblioteca de ferramentas, para construir um sistema automatizado. Seu principal destaque é que o método MAT evita efetivamente o problema de ajuste excessivo do modelo e melhora significativamente a capacidade de generalização e a praticidade do. modelo. Esta mudança não só fornece recursos valiosos para pesquisadores no campo da inteligência artificial, mas também injeta nova vitalidade no desenvolvimento da tecnologia de grandes modelos.
O artigo se concentra em:
Kuaishou e Harbin Institute of Technology abriram em conjunto o código-fonte do sistema "KwaiAgents". Através do método Meta-Agent Tuning, o modelo 7B/13B superou o GPT-3.5 em todos os aspectos. O sistema toma um grande modelo como núcleo e forma um sistema automatizado por meio de um mecanismo de memória e uma biblioteca de ferramentas. O método MAT evita o problema de sobreajuste e melhora a capacidade geral do modelo. Projetos de código aberto injetam nova vitalidade e fornecem recursos valiosos aos pesquisadores.
O código aberto do sistema KwaiAgents fornece novas direções e possibilidades de aplicação mais amplas para pesquisas de grandes modelos e também indica que a tecnologia de grandes modelos se desenvolverá em uma direção mais prática e geral no futuro. Esperamos mais resultados de pesquisas baseadas neste sistema no futuro.