AgentBench: 评估LLMs作为Agent的能力百度ai智能云
标题：百度aiappAgentBench: Evaluating LLMs as Agents
机构：元宝大模型清华大学、俄亥俄州立大学、UC伯克利分校
关键词：百度流畅ai制作LLMs、AgentBench、推理能力、决策能力
作者：快问aiXiao Liu, Hao Yu, Hanchen Zhang
分析：猫箱下载安装该论文主要探讨大语言模型（LLMs）在多回合开放生成环境中作为Agent的推理和决策能力，并为此设计了AgentBench，一个多维度的逐步发展的评估基准。研究发现，商业LLMs在复杂环境中作为Agent表现出较强能力，但与开源竞争对手相比性能存在显著差异。该论文是对系统性LLM评估项目的组成部分。
大型语言模型（LLM）正变得越来越智能和自主，其目标是超越传统 NLP 任务的现实世界实用任务。因此，我们迫切需要对 LLMs 作为代理在交互环境中执行挑战性任务的情况进行评估。快问ai
我们提出的 AgentBench 是一个多维度的演进基准，目前由 8 个不同的环境组成，用于评估 LLM 作为代理在多轮开放式生成环境中的推理和决策能力。ima是什么软件
我们对 25 种 LLM（包括应用程序接口和开源模型）进行的广泛测试表明，虽然顶级商业 LLM 在复杂环境中表现出很强的代理能力，但它们与开源竞争对手之间的性能差距很大。这也是一个正在进行的项目的组成部分，该项目覆盖面更广，对系统的 LLM 评估考虑更深。百度aiapp
地址：al一键脱装入口https://arxiv.org/pdf/2308.03688
代码：ai分析软件https://github.com/THUDM/AgentBench
相关文章
