agent handbook
1.0.0
? Améplices IA impressionnantes
Je crois toujours en l'open source et j'adore partager tous les points de connaissances qui, je pense, sont précieux et intéressants pour l'agent pendant mon travail et mes études, et les écrire régulièrement dans des blogs pour discuter et apprendre avec tout le monde et faire des progrès ensemble.
Nous sommes également très invités à contribuer des relations publiques pour améliorer continuellement ce blog et en faire un vrai manuel d'agent.
Nous vous recommandons fortement de lire ce discours de M. Ng pour commencer avec Agent Workflow:
ORPO propose une méthode très innovante: fusionner l'étape d'alignement du modèle et l'étape SFT ensemble pour améliorer la méthode de formation du modèle.
Au stade SFT, les données alignées sont directement ajoutées à la formation, et la capacité d'alignement du modèle est réalisée au stade SFT.
解决的问题: Cet article vise à améliorer la capacité de fournir une méthode de création d'instructions de haute qualité suivant les ensembles de données, améliorant ainsi la capacité d'apprendre des instructions sur différentes méthodes.
Dans cet article, nous générons une fonction pour détecter si le contenu de la réponse est correct, améliorant ainsi la qualité des données.
La méthode de cet article n'est pas très innovante, mais elle nous dit dans une certaine mesure: l'importance de la qualité des données.
