清华大学构建的开源、大规模、高质量的指令调优数据项目,旨在帮助开发者构建具备通用工具使用能力的大型语言模型。
ToolBenc的特点:
1. 支持单工具和多工具方案:单工具设置遵循LangChain提示风格,多工具设置遵循AutoGPT的提示风格
2. 模型回复包括最终答案及思维链过程、工具执行和工具执行结果
3. 支持真实世界级别的复杂性,支持多步工具调用
4. 提供丰富的现实场景应用,如天气信息、搜索、股票更新和PowerPoint自动化
ToolBenc的功能:
1. 使用BMTools训练大型语言模型
2. 利用提供的数据集和训练脚本进行模型微调
3. 部署在ToolBench上进行模型评估和优化
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