日: 2023年11月27日

TPTU-v2

  • TPTU-v2: Boosting Task Planning and Tool Usage of Large Language Model-based Agents in Real-world Systems [25.9]
    本稿では,大規模言語モデル(LLM)のタスク計画・ツール利用(TPTU)能力の向上を目的とした包括的フレームワークを提案する。 このフレームワークは、これらの課題に対処するために設計された3つの重要なコンポーネントで構成されている。(1) API Retrieverは、利用可能な広範囲な配列の中で、ユーザタスクに最も関連するAPIを選択し、(2) LLM Finetunerは、タスク計画とAPI呼び出しにより適するように、ベースLSMをチューニングし、(3)Demo Selectorは、難しいAPIに関連するさまざまなデモを適応的に検索する。
    論文  参考訳（メタデータ）   (Sun, 19 Nov 2023 12:37:30 GMT)
  • TPTU: Task Planning and Tool Usage of Large Language Model-based AI Agents – arXiv最新論文の紹介 (devneko.jp)のv2、3ヶ月で更新という今のスピード感。
  • API Retriever、LLM Finetuner、Demo Selectorからなる構成、ToolBenchの結果は高いように思えるが詳細な情報が欲しいところ。。

Adapters

  • Adapters: A Unified Library for Parameter-Efficient and Modular Transfer Learning [109.3]
    本稿では,大規模言語モデルにおけるparameter-efficient な modular transfer learning を統一したオープンソースのライブラリであるAdaptersを紹介する。 10の多様なアダプタメソッドを統一インターフェースに統合することにより、Adaptersは使いやすさとフレキシブルな設定を提供する。
    論文  参考訳（メタデータ）   (Sat, 18 Nov 2023 13:53:26 GMT)
  • HuggingFaceのTransformersライブラリとともに使えるチューニング用ライブラリ。多様な手法に対応しており便利そう。Full fine tuningと比べた性能表も参考になる。
  • リポジトリはGitHub – adapter-hub/adapters: A Unified Library for Parameter-Efficient and Modular Transfer Learning