論文の概要: xLAM: A Family of Large Action Models to Empower AI Agent Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.03215v1
• Date: Thu, 5 Sep 2024 03:22:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-06 21:57:05.032699
• Title: xLAM: A Family of Large Action Models to Empower AI Agent Systems
• Title（参考訳）: xLAM:AIエージェントシステムを強化する大規模なアクションモデルのファミリー
• Authors: Jianguo Zhang, Tian Lan, Ming Zhu, Zuxin Liu, Thai Hoang, Shirley Kokane, Weiran Yao, Juntao Tan, Akshara Prabhakar, Haolin Chen, Zhiwei Liu, Yihao Feng, Tulika Awalgaonkar, Rithesh Murthy, Eric Hu, Zeyuan Chen, Ran Xu, Juan Carlos Niebles, Shelby Heinecke, Huan Wang, Silvio Savarese, Caiming Xiong,
• Abstract要約: 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 111.5719694445345
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Autonomous agents powered by large language models (LLMs) have attracted significant research interest. However, the open-source community faces many challenges in developing specialized models for agent tasks, driven by the scarcity of high-quality agent datasets and the absence of standard protocols in this area. We introduce and publicly release xLAM, a series of large action models designed for AI agent tasks. The xLAM series includes five models with both dense and mixture-of-expert architectures, ranging from 1B to 8x22B parameters, trained using a scalable, flexible pipeline that unifies, augments, and synthesizes diverse datasets to enhance AI agents' generalizability and performance across varied environments. 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. By releasing the xLAM series, we aim to advance the performance of open-source LLMs for autonomous AI agents, potentially accelerating progress and democratizing access to high-performance models for agent tasks. Models are available at https://huggingface.co/collections/Salesforce/xlam-models-65f00e2a0a63bbcd1c2dade4
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)を利用した自律エージェントは、かなりの研究関心を集めている。 しかし、オープンソースコミュニティは、高品質なエージェントデータセットの不足とこの分野における標準プロトコルの欠如により、エージェントタスクの専門モデルを開発する上で、多くの課題に直面している。 我々は、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を紹介し、公開する。 xLAMシリーズには、1Bから8x22Bパラメータまで、AIエージェントの汎用性とさまざまな環境におけるパフォーマンスを高めるために、さまざまなデータセットを統一、拡張、合成するスケーラブルでフレキシブルなパイプラインを使用してトレーニングされた、5つのモデルが含まれている。 実験の結果、xLAMは複数のエージェント能力のベンチマークで常に例外的な性能を発揮しており、特にバークレー・ファンクション・カリング・リーダーボードにおける第1位を確保し、GPT-4、Claude-3、その他多くのモデルでツール使用率に優れていた。 xLAMシリーズのリリースにより、自律型AIエージェントのためのオープンソースのLLMの性能向上、進捗の加速、エージェントタスクのための高性能モデルへのアクセスの民主化を目標としています。 モデルはhttps://huggingface.co/collections/Salesforce/xlam-models-65f00e2a0a63bbcd1c2dade4で利用可能である。

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