Совершенствование законодательства для агентов по использованию средств с помощью контролируемого экологического синтеза

arXiv: 261 0373648v 1 Annualce Type: New Brieflow: Мы исследуем, как создать исполнительно-крупноязычные модели (LLM)-агенты для использования инструментов, которые выполняют сложные многоэтапные задачи. В частности, мы изучаем вопрос о том, как состав данных в среде с синтезированным использованием инструментов влияет на подготовку таких агентов. С этой целью мы предлагаем трубопровод SynthAPI, который прямо контролирует разнообразие генерируемой среды по осям инструментов, задач и баз данных, на которых работают инструменты. Систематически изменяя контроль за поколением СинтаИП в 458 752 задачах 849 подготовленных моделей четырех различных размеров, мы получаем закон масштабирования, который предсказывает обобщение агента использования инструментов вниз по течению на основе масштабов и состава синтезированной среды. Эти предсказуемые взаимосвязи позволяют извлечь несколько уроков для расширения масштабов использования данных о агентах. По мере увеличения бюджетов данных эффективность инструмента масштабирования и разнообразия баз данных становится более высокой, чем увеличение числа задач, а также повышение эффективности сбора данных