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TOOL · CL_229117 · Sep 1 · 04:00

新的无监督微调提升LLM推理和工具使用能力

研究人员开发了一种新颖的无监督微调流程，以增强任务型对话系统。该方法利用ReAct框架，使大型语言模型（LLM）能够访问外部知识并提高事实准确性。通过收集推理轨迹并使用基于LLM的裁判过滤高质量样本，系统构建了一个强大的训练集。在SIMMC数据集上的实验表明，微调后的8B模型在推理和工具使用能力方面优于更大的70B上下文内系统。