Gentopia是一个轻量级且可扩展的框架,用于LLM驱动的智能体和ALM研究。它提供了构建、测试和评估智能体的基本组件。Gentopia的核心目标是通过单一配置组装智能体,从而最大程度地减少您在构建、调优和共 享智能体方面的工作。
<img width="1140" alt="image" src="https://github.com/Gentopia-AI/Gentopia/assets/65674752/8cb8ec87-6e50-44d5-aedc-c4994e9a8aa2">Gentopia维护着一个名为GentPool的智能体平台,用于共享专门的智能体,您的智能体可以通过克隆、层级插件或共享环境与其他智能体进行互动。我们提供了一个独特的智能体基准测试进行全面评估。
智能体实践者开始意识到在单一层面上用大量工具或指令调整一个"全面"的智能体的困难。 最近的研究,如TinyStories、Specializing Reasoning、Let's Verify SbS、ReWOO等,也指向了一个直观但被低估的方向 👉
如果您创建一个专门针对某些目标任务的上下文/分布偏移,LLM的能力就会更强。
遗憾的是,智能体专门化没有万能的解决方案。例如,您可以:
让我们一步步思考。以获得更准确的数学问答。llama2进行监督微调(SFT),如这样,以匹配175B GPT-3.5的推理能力。如果有人分享他在专门智能方面的努力,让其他人能够复现、在此基础上构建或与之互动,这不是很美好吗?🤗 这个信念激励我们构建Gentopia, 专为智能体的专门化、共享和互动而设计,以叠加方式实现集体成长,迈向更高智能。
conda create --name gentenv python=3.10
conda activate gentenv
pip install gentopia
或者如果你想在本地使用开放LLMs构建 👉 pip install gentopia[huggingface]
第一次接触Gentopia?泡杯咖啡 ☕ 然后
<div style="display: flex; justify-content: space-around;"> <a href="https://www.youtube.com/watch?v=7dZ3ZvsI7sw" target="_blank"> <img src="https://yellow-cdn.veclightyear.com/835a84d5/02ea62a5-5d01-4960-ae2e-563c1a48c639.jpg" alt="视频1" style="width:32%;"> </a> <a href="https://www.youtube.com/watch?v=XTsv9pk6AOA" target="_blank"> <img src="https://yellow-cdn.veclightyear.com/835a84d5/66710317-ee64-4bf8-b6a8-a1bfc6f82d89.jpg" alt="视频2" style="width:32%;"> </a> <a href="https://www.youtube.com/watch?v=diJ4IDaT4Z4" target="_blank"> <img src="https://yellow-cdn.veclightyear.com/835a84d5/6d8d62ce-3a16-47e7-bcd9-bd7e89c80858.jpg" alt="视频3" style="width:32%;"> </a> </div>或查看快速开始文档。
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[10月7日] 相关论文被#EMNLP 23接受。新加坡见!🦙🌎
[8月6日] 我们已将我们的工作作为论文提交给EMNLP 2023。特别感谢来自NCSU、GMU和CMU的研究团队和教授们的合作 :)
参与这个超级智能的乌托邦并帮助它成长!作为一个完全开源的项目,我们在公众的建议、想法和监督下进行开发。同时,以下是你可以为Gentopia做出贡献的方式。


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