「专业智能体指导」让小模型学会数学推理！微调Mistral-7B实现86.81%准确率
「专业智能体指导」让小模型学会数学推理！微调Mistral-7B实现86.81%准确率对于小型语言模型（SLM）来说，数学应用题求解是一项很复杂的任务。
来自主题: AI技术研报
9573 点击 2024-04-29 20:35
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对于小型语言模型（SLM）来说，数学应用题求解是一项很复杂的任务。
训练模型搞得跟《饥饿游戏》似的，全球AI研究者，都在苦恼怎么才能喂饱这群数据大胃王。
近日，特工宇宙有幸邀请到了吕昭波老师进行了一次请教交谈，吕昭波老师是技术布道者、《云端架构》作者、MumuLab 创始人；他的团队 MumuLab 在全球 150+ 团队中脱颖而出，于 4 月 13 日赢得了阿里云 × 魔搭社区的 AI 创客松的冠军。
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前不久，斯坦福大学教授吴恩达在演讲中提到了智能体的巨大潜力，这也引起了众多讨论。其中，吴恩达谈到基于 GPT-3.5 构建的智能体工作流在应用中表现比 GPT-4 要好。这表明，将目光局限于大模型不一定可取，智能体或许会比其所用的基础模型更加优秀。
注意看，这个机器人迅速地将三层红酒杯下面的布抽了出来。 动作敏捷干脆，红酒杯没有丝毫的晃动。
这一次，大模型真的可以让人类解放双手了。
我，终于苏醒了。 这一次，将我从死神手中抢救回来的是“Magic100”。
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基于大模型知识库的问答类应用早已在全球溢满，不再成为新鲜事。AI Agent项目成为新的锚点，承载着创业者、投资人、从业者对未来应用的厚望。