論文の概要: MIMIR: A Streamlined Platform for Personalized Agent Tuning in Domain Expertise

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.04285v1
• Date: Wed, 3 Apr 2024 23:42:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-09 23:46:55.320513
• Title: MIMIR: A Streamlined Platform for Personalized Agent Tuning in Domain Expertise
• Title（参考訳）: MIMIR: ドメインエキスパートのためのパーソナライズされたエージェントチューニングプラットフォーム
• Authors: Chunyuan Deng, Xiangru Tang, Yilun Zhao, Hanming Wang, Haoran Wang, Wangchunshu Zhou, Arman Cohan, Mark Gerstein,
• Abstract要約: textscMimirは、パーソナライズされたエージェントチューニングのためのカスタマイズ可能なパイプラインを提供する、合理化されたプラットフォームである。 textscMimirは、同じ入力から一般的な命令チューニングデータセットの生成をサポートする。 textscMimirはこれらの機能を統合されたエンドツーエンドプラットフォームに統合し、パーソナライズされたファイルのアップロードからワンクリックエージェントの微調整まで、あらゆることを容易にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.83486066403154
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recently, large language models (LLMs) have evolved into interactive agents, proficient in planning, tool use, and task execution across a wide variety of tasks. However, without specific agent tuning, open-source models like LLaMA currently struggle to match the efficiency of GPT- 4, particularly given the scarcity of agent-tuning datasets for fine-tuning. In response, we introduce \textsc{Mimir}: a streamlined platform offering a customizable pipeline that enables users to leverage both private knowledge and publicly available, legally compliant datasets at scale for \textbf{personalized agent tuning}. Additionally, \textsc{Mimir} supports the generation of general instruction-tuning datasets from the same input. This dual capability ensures that language agents developed through the platform possess both specific agent abilities and general competencies. \textsc{Mimir} integrates these features into a cohesive end-to-end platform, facilitating everything from the uploading of personalized files to one-click agent fine-tuning.
• Abstract（参考訳）: 近年,大規模言語モデル (LLM) は対話型エージェントに進化し,計画やツールの使用,タスク実行などさまざまなタスクに精通している。 しかし、特定のエージェントチューニングがなければ、LLaMAのようなオープンソースモデルは、特に微調整のためのエージェントチューニングデータセットが不足していることを考えると、GPT-4の効率に合わせるのに苦労している。 これに対応するために, ユーザがプライベート知識と公開可能な, 法的に準拠したデータセットの両方を, カスタマイズ可能なパイプラインを提供する合理化プラットフォームである \textbf{personalized agent tuning} を紹介した。 さらに \textsc{Mimir} は、同じ入力から一般的な命令チューニングデータセットの生成をサポートする。 このデュアル機能は、プラットフォームを通じて開発された言語エージェントが、特定のエージェント能力と一般的な能力の両方を持っていることを保証します。 この機能は、パーソナライズされたファイルのアップロードからワンクリックエージェントの微調整まで、あらゆることを容易にする。

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