浙江省建设职业注册中心网站,张家港江阴网站设计,美食类网站开发需求,个人网站怎么接广告本文是LLM系列文章#xff0c;针对《TPTU: Task Planning and Tool Usage of Large Language Model-based AI Agents》的翻译。 TPTU:任务规划和工具使用的LLM Agents 摘要1 引言2 方法3 评估4 相关工作5 结论 摘要
随着自然语言处理的最新进展#xff0c;大型语言模型针对《TPTU: Task Planning and Tool Usage of Large Language Model-based AI Agents》的翻译。 TPTU:任务规划和工具使用的LLM Agents 摘要1 引言2 方法3 评估4 相关工作5 结论 摘要
随着自然语言处理的最新进展大型语言模型LLM已成为各种现实世界应用程序的强大工具。尽管LLM的能力很强但其内在的生成能力可能不足以处理复杂的任务而复杂的任务需要任务规划和外部工具的使用相结合。在本文中我们首先提出了一个为基于LLM的人工智能代理量身定制的结构化框架并讨论了解决复杂问题所需的关键能力。在这个框架内我们设计了两种不同类型的代理即一步代理和顺序代理来执行推理过程。随后我们使用各种LLM实例化框架并评估它们在典型任务上的任务规划和工具使用TPTU能力。通过强调关键发现和挑战我们的目标是为研究人员和从业者提供有用的资源以在他们的人工智能应用中利用LLM的力量。我们的研究强调了这些模型的巨大潜力同时也确定了需要更多调查和改进的领域。
1 引言
2 方法
3 评估
4 相关工作
5 结论
在本文中我们介绍了一个专门为基于LLM的人工智能代理设计的结构化框架重点介绍了它们在任务规划和工具使用方面的能力。该框架再加上我们为推理过程分配的两种不同类型的代理的设计允许对当前开源LLM的能力进行全面评估从而对其有效性产生关键见解。此外我们的研究强调了LLM在管理复杂任务方面的巨大潜力揭示了它们在未来研发中的令人兴奋的前景。随着我们对这些模型的不断探索和改进我们更接近于在广泛的现实世界应用中释放它们的全部潜力。
