- xLAM: A Family of Large Action Models to Empower AI Agent Systems [111.6]
AIエージェントタスク用に設計された大規模なアクションモデルであるxLAMをリリースする。 xLAMは、複数のエージェント能力ベンチマークで例外的なパフォーマンスを提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Sep 2024 03:22:22 GMT) - Salesforce AI Researchによるエージェント動作に適したモデルの提案。データセットの統合・拡張で合成データ関連の手法をうまく活用している。ソースコードはApache-2ライセンス。モデルは公開されているが商用利用不可のCC-BY-NC。性能は「Our experimental results demonstrate that xLAM consistently delivers exceptional performance across multiple agent ability benchmarks, notably securing the 1st position on the Berkeley Function-Calling Leaderboard, outperforming GPT-4, Claude-3, and many other models in terms of tool use.」とのこと。「The insights we learned from training these models highlight the importance of rigorous data processing and the potential of data synthesis in developing capable AI agents.」という記載もあり、合成データの活用について重要性が上がっているように見える。
- リポジトリはGitHub – SalesforceAIResearch/xLAM、xLAM models – a Salesforce Collection (huggingface.co)
Berkeley Function-Calling Leaderboardについては下記論文も発表されている。こちらも合成データを用いるアプローチ
- ToolACE: Winning the Points of LLM Function Calling [139.1]
ToolACEは、正確で複雑で多様なツール学習データを生成するように設計された自動エージェントパイプラインである。 我々は、合成データに基づいてトレーニングされたモデルが、8Bパラメータだけで、バークレー・ファンクション・カリング・リーダーボード上で最先端のパフォーマンスを達成することを実証した。
論文 参考訳（メタデータ） (Mon, 02 Sep 2024 03:19:56 GMT) - the Berkeley Function-Calling Leaderboardへの「Tool Self-evolution Synthesis (TSS), Multi-Agent Interactive Dialog Generation (MAI), and Dual-Layer Validation Process (DLV).」からなるパイプライン構成（Agenticな）データ合成による対応
- リポジトリはTeam-ACE (Team-ACE) (huggingface.co)