agent handbook
1.0.0
- ตัวแทน AI ที่ยอดเยี่ยม
ฉันมักจะเชื่อในโอเพ่นซอร์สและรักที่จะแบ่งปันคะแนนความรู้ทั้งหมดที่ฉันคิดว่ามีค่าและน่าสนใจสำหรับตัวแทนในระหว่างการทำงานและกระบวนการศึกษาและเขียนลงในบล็อกเป็นประจำเพื่อพูดคุยและเรียนรู้กับทุกคนและดำเนินการด้วยกัน
นอกจากนี้เรายังยินดีเป็นอย่างยิ่งที่จะมีส่วนร่วม PR เพื่อปรับปรุงบล็อกนี้อย่างต่อเนื่องและทำให้เป็นคู่มือตัวแทนจริง
เราขอแนะนำอย่างยิ่งให้คุณอ่านคำพูดนี้โดย Mr. NG เพื่อเริ่มต้นกับ Agent Workflow:
ORPO เสนอวิธีการที่เป็นนวัตกรรมมาก: หลอมรวมขั้นตอนการจัดตำแหน่งแบบจำลองและขั้นตอน SFT ร่วมกันเพื่อปรับปรุงวิธีการฝึกอบรมแบบจำลอง
ในขั้นตอน SFT ข้อมูลที่จัดตำแหน่งจะถูกเพิ่มเข้ากับการฝึกอบรมโดยตรงและความสามารถในการจัดตำแหน่งของแบบจำลองนั้นเกิดขึ้นได้ในระยะ SFT
解决的问题: บทความนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อปรับปรุงความสามารถในการจัดหาวิธีการสร้างคำแนะนำคุณภาพสูงตามชุดข้อมูลซึ่งจะช่วยปรับปรุงความสามารถในการเรียนรู้คำแนะนำในวิธีการต่าง ๆ
ในบทความนี้เราสร้างฟังก์ชั่นเพื่อตรวจสอบว่าเนื้อหาการตอบสนองนั้นถูกต้องหรือไม่จึงปรับปรุงคุณภาพข้อมูล
วิธีการของบทความนี้ไม่ได้เป็นนวัตกรรมมากนัก แต่มันบอกให้เราในระดับหนึ่ง: ความสำคัญของคุณภาพข้อมูล
